一种基于平稳小波域的红外图像增强方法

针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点,提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法.对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减,幅值较大的边缘细节系数进行放大;对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理.实验结果表明,本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时,又能很好地抑制背景噪声,综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法.     

基于直方图非线性拉伸的红外图像增强新算法

由于受物体导热特性及环境的影响和红外热像系统的限制，红外图像普遍对比度低、边缘不够清晰，其中最典型的是图像的直方图分布过于集中，针对这一问题将图像压扩量化中的纵向非均匀分层思想延伸为图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸，提出了一种基于直方图分布特性的非线性拉伸增强算法。在此基础上，将直方图非线性拉伸与线性拉伸进行了试验对比。     

基于小波变换与Retinex的电路板红外图像增强技术

电路板红外图像发热芯片区域的增强是红外图像故障检测系统中一项重要研究内容。针对电路板某些芯片的发热量小,芯片区域红外图像与背景差异弱的特点,为提高故障检测效率,设计了一种融合小波变换与改进的多尺度Retinex红外图像增强算法。首先,通过小波变换获得不同频率的子带图像;然后,利用多尺度Retinex算法对低频子带图像进行增强处理;对于高频子带图像,利用可变阈值去噪,引入图像清晰度参数,依据参数值对高频图像进行适度增强。最后,对处理后的高、低频图像进行小波逆变换与重构,实现电路板红外图像增强。对增强后的红外图像进行的定量以及定性评价表明：与单一的利用直方图均衡算法、小波变换法以及多尺度Retinex增强算法相比,本文算法改善了某些发热芯片区域红外图像对比度低且细节模糊问题,抑制了噪声,提升了电路板红外图像整体视觉效果。     

基于小波变换与加权滤波的电机红外图像增强

电机异常运行会导致电机温度变化,红外图像像素点的灰度值反映了物体的相对温度高低,通过电机红外图像的亮度变化获得电机温度变化信号是一种较好诊断方法。但仅依靠红外热像仪获得的红外图像的对比度低、噪声较为严重,所以必须对图像进行增强处理。提出了一种基于小波变换与加权滤波相结合的红外图像增强算法,该算法能较好地保留图像的高频与低频信息,实验证明,该增强算法具有良好的图像增强能力和视觉效果。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法

弱光夜视是短波红外成像的重要应用领域之一。针对短波红外弱光图像对比度低,增强后噪声也被放大的特点,提出了一种基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法。首先通过小波变换获得不同频率成分的子带图像;然后对低频子带图像进行基于像元对目标的灰度变换处理,对高频子带图像进行可变阈值降噪处理;最后通过小波反变换将处理后的子带重构得到增强结果。将该算法与基于直方图的增强算法,全局优化线性窗口色调映射算法和自然保持增强算法进行比较,采用图像的信息熵和基于Michelson法则的对比度增强度量作为客观评价指标,结果表明本文算法更为有效地提高了短波红外弱光图像的对比度,抑制了噪声的增强,提升了图像的视觉效果。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

基于小波非线性外推的图像增强方法

针对图像增强的问题,提出了一种新的图像增强方法．该方法将小波变换与频域非线性外推算法相结合,首先利用小波变换提升图像的高频成分,再利用频域非线性外推算法增加图像的高频分量,最终实现图像的增强．实验表明,该新方法有效地提高了图像的视觉效果．     

基于小波分析的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。     

基于小波变换的红外偏振图像融合算法

为了改善红外图像质量、提高人造目标的可识别率,基于偏振度图像能够较好地凸显人造目标,偏振角较好地描述不同物体表面取向,I图像能反映场景的强度信息的特征,采用对红外图像进行偏振图像融合的算法,即先通过红外热像仪和偏振片拍摄到偏振角度为0°,60°和120°3幅红外图像,再通过计算得到I,Q,U图像,进而得到偏振度图像和偏振角图像,最后对I图像、偏振度和偏振角图像进行红外偏振图像融合,得到高质量的红外偏振图像,由理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,基于小波变换的红外偏振图像融合算法得到的图像数据合理,达到了改善红外图像质量和提高图像中的人造目标的可识别率的目的。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

基于小波重构和灰度分段的红外图像放大增强

传统的内插算法在放大红外图像时都存在着一定的缺陷,提出了一种基于小波重构和灰度分段变换的图像放大新算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得高频系数,运用牛顿插值算法放大高频系数作为放大图像的高频成份,再将原始图像作为低频成份,进行小波重构,可得放大图像.为了增强放大图像,将图像按双灰度闽值分割成对应目标的灰度值高段、对应背景的灰度值低段和对应过渡区域的灰度值中段等3个部分,对各部分采用不同的线性变换,获得最佳的视觉效果.实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果.     

基于傅里叶变换的森林红外图像增强算法研究

以红外热监控技术在森林火警中的研究为背景,针对森林红外热图像低对比度、噪声大的特点,提出了用傅里叶变换理论对森林红外图像增强.分别用理想低通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和同态滤波器对图像做了增强.结果对比后得出,同态滤波克服了低通滤波和高通滤波的缺点,图像细节和对比度得到明显增强.并进一步优化了同态滤波器中的指数型滤波函数,仿真结果表明,优化后的指数型滤波函数对森林红外图像有更好的增强效果,能提供更满意的图像.     

基于离散平稳小波变换的红外图像对比度增强

提出一种基于离散平稳小波变换的红外图像增强方法,对红外图像进行离散平稳小波 变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强方法进行对比度增强。实验结果表明,本文提出的方法在有效的提高红外图像中目标对比度的同时,又能突出红外图像的细节部分信息。算法在性能上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法和基于离散正交小波变换的对比度增强方法。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于小波变换的红外图像压缩编码研究

根据红外图像空间相关性强的特征以及红外图像经小波分解后的数据特性,利用小波变换对红外夜视图像进行了压缩编码研究,得到了不同压缩比下的压缩结果。计算机仿真实验表明,此方法没有方块效应,视觉效果良好,对于红外图像来说有一定的应用价值。     

基于小波变换的红外图像去噪

提出一种基于新型阈值函数的小波域红外图像去噪法,其阈值函数表达式简单且连续,既克服了硬阈值函数不连续的缺点,又克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪红外图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,文中提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法和Matlab-wiener2滤波算法。     

基于小波变换的红外图像过渡区提取算法

针对小波能量比在平滑的红外图像中提取过渡区存在误判的问题,提出用基于小波变换过渡区的算法。该算法通过小波变换将红外图像的低频和高频进行分离,对高频分量进行分析,构造方差,对方差进行阈值处理,重构过渡区,从而克服了小波能量比将红外背景误判为过渡区的不足。实验结果表明:本文算法提取出来的红外图像的过渡区具有很好的准确性。