一种新的自适应红外图像增强算法

传统的直方图均衡和灰度变换增强算法,不能针对红外图像的目标进行有效地增强.鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法.该算法通过对原始图像的直方图进行自适应双阈值映射和欠采样投影处理,实现了对图像灰度级的重新分配;在减少冗余灰度级的基础上,有效拓宽了目标部分占据的动态范围,既提高了目标与背景间对比度又突出了目标细节层次.     

双阈值映射自适应红外图像处理算法

由于传统直方图均衡(HE)算法和灰度变换算法的局限,提出了一种基于直方图的双阈值映射(BTM)增强算法.该算法通过对原始图像的直方图进行双闽值映射和自适应增强处理,对图像灰度级进行重新分配,减少冗余灰度级,有效地拓宽了目标部分的动态范围,既提高了目标与背景间的对比度,又突出了目标的细节层次.所提出的算法可以有效增强红外图像中目标与背景之间的对比度,拓宽目标的动态范围.仿真结果表明:该算法是一种非常有效的红外图像增强算法.     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

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.     

红外图像噪声滤波对比度增强算法

针对红外图像噪声大、对比度低的特点,在传统直方图均衡原理的基础上,利用像素邻域高斯分布特征,介绍了一种基于噪声滤波的对比度增强算法.首先,计算原始图像统计直方图;其次,对统计直方图进行噪声滤波:最后.利用构造的加权函数对直方图间距进行均衡处理.改进的对比度增强算法避免了传统直方图均衡对灰度邻近、分布较少的灰度级进行合并,从而保留了图像细节信息.仿真实验表明:该算法在增强图像对比度的同时,有效保留了局部细节信息,具有一定的实用价值.     

基于分段直方图的图像对比度增强算法

在研究了图像基于灰度直方图的对比度增强算法基础上,提出一种对灰度直方图分段进行处理的技术。传统的基于图像直方图的对比度增强技术像直方图均衡化(HE)和灰度线性变换(LGT),在提高图像对比度的同时,灰度级也因此减少,导致图像中目标的不清晰,为后续图像处理带来麻烦。文中提出的分段直方图技术可避免此类问题产生。用阈值分割的方法将图像灰度直方图分为目标段、过渡段、背景段分别进行处理、再融合。该技术可以做到处理后的图像的灰度级依旧会分布整个0~255灰度区间,从而完整地保留了图像中目标和背景的细节特征,避免了灰度级合并带来的图像不生动、视觉效果差的问题,具有可操作性和细节完整的优越性。     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

基于自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法

红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式,对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强;接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模,在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声;最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明,本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应,可以在抑制噪声的前提下,有效增强图像细节,并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植,显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明：与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

Morphological Filters and Wavelet-based Histogram Equalization Image Enhancement for Weak Target Detection

1　IntroductionInrecentdecades ,infrared (IR)andvisualimagesensorshavebeenusedinmanyapplications .Thesensorper formancedependsonitsworkcondition .Insomecasesthesensorperformancewoulddegenerateandimagequalitydescend ,makingtheweakincontrastandgray levelsda…     

基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法

现有的直方图均衡技术存在两方面不足:虽然使得增强图像有高的对比度,但是其对比度的提升程度严重依赖于灰度频数分布,这样常常导致容易过度增强高频数灰度级,而压缩低频数灰度级;另外,增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对这个问题,该文提出基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法。首先通过分析图像直方图的灰度分布情况来分割图像,并根据用户感兴趣灰度范围确定各子层图像的灰度映射范围及频数控制阈值;然后利用各自阈值重新定义子层直方图,并采用直方图均衡算法构造灰度转换函数,将子层灰度映射到指定范围内;最后综合各个子层的增强结果得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法既能抑制过度增强的情况,又能对于用户感兴趣的灰度进行控制,能更好地满足用户对图像对比度增强可控的应用要求。     

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。     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

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。     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。