自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强

为克服现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度不高等缺陷,提出了自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强方法。对双边滤波进行改进,加权系数自适应于平滑区域和细节区域,以作为Retinex的中心环绕函数,将红外图像分解为基础层和细节层;用改进的平台直方图均衡化对基础层图像进行增强;提出一种方向梯度算子,用其提取细节层图像的梯度图,进而对细节层图像进行非线性的自适应边缘增强。实验结果表明,相对于部分现有的方法,本文方法能更有效地提升红外图像的亮度和对比度,增强图像的视觉效果更佳。     

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。     

基于语义分割的红外图像增强方法

针对对比度受限的自适应直方图均衡化（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）强行分块造成的视觉不自然现象，本文提出了一种基于语义分割的红外图像增强方法。语义分割网络将整个红外图像分割成种类块而不是传统的矩形图像块。然后，每个种类块各自进行对比度受限的直方图均衡化，以减少过度增强。最后，采用了一种新的边缘过渡方法来避免种类块之间的突变。实验结果表明，本文所提出的红外图像增强方法在对比度和熵上优于其他对比算法，而且避免了传统CLAHE的视觉不自然现象，具有更好的视觉效果。     

一种基于双阈值红外图像增强新算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法.首先利用第一类灰度阈值,将图像分割成感兴趣的目标区及背景区两部分;然后根据各区域的特点,提取两部分局部直方图,并根据第二类阈值对各部分使用不同的算法进行修正,最后基于各自修正的局部直方图,在两部分灰度空间范围内进行直方图均衡化.实验表明,该算法克服了直方图均衡化对背景和噪声增强过度的问题以及基于直方图单一阈值的增强算法不具有普适性等缺点.实验证明,该算法对红外图像增强后,图像对比度和信噪比都大幅提高,具有较强的实用价值.     

基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法

为了提高红外焦平面阵列的成像质量,提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法,该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声,并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理,提高了红外图像的对比度,有效地提高了红外图像的成像质量.实验结果表明,利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰,细节完整,达到设计要求.     

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。     

基于改进同态滤波的红外图像增强算法

针对红外图像的边缘细节特征不清晰、整体对比度低等问题，提出一种结合单参数同态滤波和限制对比度的自适应直方图均衡的红外图像增强算法。首先，基于单参数的同态滤波对图像进行处理，研究一种单一参数的传递函数，使得同态滤波算法参数可控且不依赖于实验经验，同时明显增强红外图像的细节特征。然后，利用限制对比度的自适应直方图均衡化对红外图像进行动态范围调整，提高红外图像对比度。实验仿真结果表明，该算法可以明显增强图像细节特征、提高图像对比度，使红外图像更有利于后续观察。     

基于局部熵-局部对比度和双区域直方图均衡化的红外图像增强

为了改善红外图像的视觉效果,突出细节信息,同时抑制噪声。提出了结合改进的LC显著性检测和双区域直方图均衡化的红外图像增强方法。首先使用结合局部熵加权的LC显著性检测算法得到显著图。然后使用K-means算法对显著图进行自适应分割得到前景区域和背景区域。最后对前景区域进行结合局部方差的改进直方图均衡化,对背景区域使用限制对比度直方图均衡化增强。实验结果表明,与当前主流算法相比,本文算法主观效果更佳,且峰值信噪比、结构相似性、信息熵等客观评价参数均有所提升。     

一种自适应红外图像增强处理的FPGA实现

本文介绍了一种自适应平台直方图算法对红外图像增强处理及该算法在FPGA器件上的实现.该方法是根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强了目标的对比度.在FPGA上实现了该算法,对红外图像进行了增强处理,使红外图像的清晰度得到极大的提高,目标灰度级得到扩展,抑制噪声,并且利于将目标与背景区别开来.     

一种改进的红外图像自适应增强方法

对红外图像而言,如何在压缩动态范围的同时增强细节、抑制噪声以提升显示效果是一个重要的课题。文中提出一种改进的红外图像自适应增强方法,首先设计了一种参数自适应的引导滤波方法,并基于引导滤波将原始红外图像拆分成基本层和细节层;然后基于像素灰度分布设计了一种新型的自适应阈值的直方图映射方法,以对基本层压缩动态范围并增强其对比度;之后利用自适应引导滤波的线性系数对细节层进行增强并抑制噪声;最后对增强后的基本层和细节层进行自适应融合得到增强后的红外图像。实验结果表明,与对比度受限的自适应直方图均衡方法、基于引导滤波的高动态红外图像增强方法等几种效果相对较好的方法相比,文中所提出的方法处理后的图像细节更丰富,噪声抑制效果更强,视觉效果更好,且该方法适应性更强,无须调整参数即可应对多种观测场景。     

Underlay Device to Device Communication with Imperfect Interference Channel Knowledge

The objective of any night vision system is to enable a person to see in the dark. A low-contrast image puts a contrast constraint on the human observer visibility at night. This is the basic reason for the large number of accidents at night. This research presents two proposed approaches to enhance the visibility of the infrared (IR) night vision images through an efficient histogram processing. The first approach is based on contrast limited adaptive histogram equalization. The second proposed approach depends on histogram matching. The histogram matching uses a reference visual image for converting night vision images into good quality images. The obtained results are evaluated with quality metrics such as entropy, average gradient, contrast improvement factor and sobel edge magnitude.     

红外图像自适应逆直方图增强技术

在红外图像中,传统直方图均衡图像时细节像素容易被大量的背景像素淹没,导致图像产生过亮、过暗等现象。基于这样的状况,提出一种自适应逆直方图均衡化细节增强算法。该算法通过逆向统计、自适应选取阈值以及分段映射来增强图像细节。相比于传统直方图均衡化算法,逆直方图均衡化算法明显改善了图像在不同灰度层分布的视觉效果,使图像的不同区域亮度得到不同程度的增强。而且该算法在能够达到更好的图像处理效果的前提下仍然能够通过优化计算方法保证实时性,高效性,并且适合在FPGA硬件移植中采用。     

Contrast enhancement by modified octagon histogram equalization

Histogram equalization is the common method used for contrast enhancement. The mean brightness of the image is adjusted to middle of the permitted range and hence is not suitable for consumer electronics products. A novel contrast enhancement method using modified octagon histogram equalization is developed to overcome the drawback of conventional technique for gray scale images. The proposed algorithm is applied for boat image, microstructure of steel and human head. The contrast enhanced out of the images mentioned is obtained, and the efficiency of the algorithm is evaluated. Simulation results shows that the proposed method can enhance the different types of images effectively. Besides, the proposed contrast enhancement method using modified octagon histogram equalization has comparable performance with black and white stretching and adaptive histogram equalization.     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法。首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像。实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善。     

基于红外图像处理技术的建筑外窗缺陷面积计算研究

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测,提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验,利用压差法进行外窗空气渗透检测,求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算,并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明:利用加权平均法进行灰度化处理,中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理,处理效果明显,可作为外窗红外图像的预处理方式;Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小,检测信息更接近实际缺陷位置;将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合,能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。     

一种自适应红外图像对比度增强算法

针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。