一种易于硬件实现的红外图像实时增强算法

根据红外图像的特性,对常用的图像增强算法进行了详细分析,提出了采用平台直方图均化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法。该算法具有良好的图像增强能力,且易于采用FPGA达到实时图像增强的效果。     

一种有效的实时红外图像增强算法研究

不同的图像增强算法具有很强的针对性,本文根据红外图像的特性,对常用的图像增强算法进行了详细分析,提出了采用平台直方图均化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法.该算法具有良好的图像增强性能,且易于采用FPGA达到实时图像增强的效果.     

凝视焦平面热像仪的红外图像增强技术

文中阐述了红外图像增强算法的种类和各自的优缺点,完成了凝视焦平面热像仪红外 图像算法(图像增强、直方图均衡) 的提取和实现,从中选择出适合的图像增强算法应用于红外图像处理中,达到了预期的效果。     

基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法

通过总结红外图像增强算法应该具有的基本特征,在分析了基于Retinex理论的图像增强算法中的尺度因子的作用后,提出了基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法,不仅改善了红外图像的整体效果,还使动态范围压缩与细节增强的效果达到最优。在仿真验证实验中,不论从主观评测还是统计数据上,该方法都被证明了有效性。     

基于人眼视觉的红外图像增强算法研究

红外图像具有低对比度、噪声大、动态范围大以及视觉效果差等特点。传统的图像增强算法具有各自的局限性,处理后的视觉效果并不理想。为了改善红外图像的视觉效果,增强图像中目标的识别力,研究了基于人眼视觉特性的Retinex算法,结合红外图像的成像机制,将适用于可见光图像的Retinex增强算法应用于红外图像,取得了良好的视觉效果。在此基础上,对算法进行自适应改进,提出了AMSR算法。采用几种传统的图像增强算法和基于Retinex的算法对具有典型特性的红外图像进行增强处理,并计算客观评价指标。通过对实验结果的主观评价和客观指标分析,验证了AMSR增强算法对红外图像具有适用性和优越性。本文的研究工作对红外目标探测和识别具有重要的意义。     

一种低对比度红外图像增强方法

简要介绍了图像增强方法,分析了海军靶场红外图像的特点,并提出了相应去除噪声和图像增强方法。海军靶场红外图像具有动态范围小、噪声多、对比度低的特点。在图像增强处理时,将多幅背景均匀的红外图像进行统计平均得到背景噪声,通过图像点运算消除背景噪声,用灰度修正的方法完成图像增强处理,取得了较好的图像视觉效果。用该算法对靶场现有低对比度图像进行增强处理取得了较好的结果,验证了算法的有效性。     

一种能用硬件实现的红外图像增强实用算法

针对红外夜视成像仪所成图像的增强问题，提出一种新的红外图像增强组合算法。此算法通过增强红外图像，来改善红外图像的视觉的效果，使红外图像更适合于人眼观察。实验结果表明，提出的算法可完成大多数情况下的红外图像增强，效果较好，且易于硬件实现，是一个实用性很强的算法。     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

多段线性拉伸增强算法及其FPGA实现

为了实现红外图像增强,以FPGA为平台,提出了一种新型的红外图像增强算法。在设计过程中,根据红外图像处理的特点,利用一帧图像的均值和标准差快速的将图像灰度范围划分成若干段,根据每段的拉伸系数做不同的线性灰度变换实现图像中目标对比度的增强。该算法不仅能实现自适应图像增强,也可以通过在线调节来特别增强某一段或某几段温度范围内的目标,达到目标识别的目的。经验证该算法优于一般的线性增强算法,获得了很好的视觉效果。     

MSR在红外图像增强中的应用

介绍了一种红外图像增强方法．该方法针对红外图像具有大动态范围的特点,借鉴了可见光图像成像机理,根据Retinex理论,采用MSR算法来消除天气对红外图像的退化影响,以达到图像增强的目的;同时针对MSR输出图像偏暗,提出了对比度正态截取拉伸．仿真结果表明,正态截取拉伸MSR可以有效提高红外图像亮度和对比度,且具有较好的视觉效果．     

离焦模糊图像增强技术的研究

针对红外离焦图像处理后图像模糊效应问题,提出一种基于LIP模型的Lee图像增强算法的去模糊图像的算法,它能够有效地处理图像增强后的模糊效应,实现图像的清晰成像,该算法便于实现,可广泛地应用于图像显示技术,文中介绍了该算法的原理并对电力设备红外离焦图像处理结果进行了分析。     

基于Microblaze的实时红外直方图均衡器

直方图均衡算法是红外图像处理中一种很有效的图像增强方法.在传统实时红外系统中,一般采用DSP FPGA的硬件结构实现该算法.以某红外系统为应用背景,利用Xilinx公司的SOPC技术--Microblaze软核微处理器,提出了一种SOC解决方案.     

基于路径的Retinex算法在红外图像增强中的应用

为了方便红外目标的检测、识别等后续处理,针对传统红外图像增强算法存在的图像细节增强能力差,视觉效果模糊的问题,提出一种基于Retinex理论的红外图像增强算法.该算法利用固定路径获取反射分量的方法,对整体偏暗的红外图像目标进行增强处理.仿真结果表明,该方法比单尺度Retinex和多尺度Retinex算法更能增强红外图像的细节信息,有效改善虹外图像的视觉效果.     

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。     

一种基于直方图的自适应红外图像增强算法

在分析常用的红外图像增强算法优缺点的基础上,针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法。该算法设置了阈值和放大系数2个参数,根据阈值把图像直方图分为2部分,用放大系数和常数1分别代替直方图中两部分的灰度级像素数作为新的直方图,最后用新的直方图对图像进行直方图均衡化处理得到增强图像。通过在自主研发的热像仪中验证,表明该算法适应性强,增强效果好,算法简单,易于在FPGA硬件平台上实现。     

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。     

一种高动态范围红外图像增强技术

非制冷红外焦平面图像存在对比度低、分辨率低、细节信息不全、视觉效果差等缺陷,实际应用中需要增强红外图像以改善其质量。一种基于线性映射与直方图均衡化加权结合的高动态范围红外图像增强技术,通过线性映射对红外原始图像做图像增强,保存数据,再利用直方图均衡化算法对红外原始图像做图像增强,选取适当的权值,将增强后的图像加权结合,得到最终图像。重点分析了传统线性映射与直方图均衡化的原理与处理方法,通过多幅高动态范围场景的红外图像的处理比较,表明该算法操作简单,且处理后效果显著,可用于实时增强。     

红外图像增强系统的设计与实现

针对直方图均衡化算法无法有效抑制噪声的缺点,提出了一种新的自适应红外图像增强算法。首先统计红外图像直方图,估计出平台阈值,然后对统计直方图进行修正,最后校正图像中所有像素灰度值并进行输出。结合实际应用,搭建了高速红外图像增强处理平台。基于该平台用真实图像验证了提出的算法,实验结果表明,本系统在提高对比度的同时,有效地抑制了噪声的干扰,获得了较好的增强效果,算法运行时间小于20ms,能够满足工程项目的实时性要求。     

基于SIFT特征匹配的地面背景下目标识别方法

研究了地面背景下的红外目标识别技术.首先,从提高中值滤波实时性的角度考虑,提出了改进的自适应中值滤波算法,用改进算法对图像滤波;然后,通过空域图像增强方法和基于数学形态学的图像增强方法相结合的方式,提出一种针对地面目标的图像增强算法,拉开目标与背景的灰度差异、突出目标;最后,用基于SIFT特征提取的图像配准方法对增强后的地面背景下的红外目标进行识别(采用MATLAB进行编程仿真试验),匹配过程中重点讨论了匹配阈值的选择问题.实验结果表明,应用该方法对地面目标进行识别的效果比较好,具有一定的实用性和可靠性.     

基于高斯分布的自适应红外图像增强算法

针对红外图像信噪比和对比度低,结合红外图像直方图分布的特点,提出了一种基于高斯分布的自适应红外图像增强算法。该算法采用高斯分布函数平滑红外图像直方图中的主峰,以抑制红外图像背景和噪声的加强。算法中的高斯分布函数可根据原红外图像直方图的分布情况自适应产生,不需要人为设定,将所生成的高斯分布函数对原直方图进行转换后再进行直方图均衡处理,即可实现红外图像的增强。实验结果表明,该算法能有效地突显红外图像的目标,抑制其背景,具有较好的增强效果。