一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

基于超像素分割的红外图像细节增强算法

高动态范围的红外图像压缩和细节增强有利于提高人眼获取图像中关键细节信息的能力。因此,它是红外成像的重要研究课题之一。针对传统的全局色阶重建不能最优呈现红外图像细节层和基础层的问题,设计了对红外图像局部进行色阶重建的方案,并提出了一种基于超像素分割的红外图像动态范围压缩和细节增强方法。该方法首先采用超像素分割算法将原始红外图像分割成多个自相似子区域,然后对各个子区域进行压缩和细节增强。实验结果表明,该方法可以更有效地压缩和增强红外图像,在高动态范围压缩图像的同时能很好地保留原始图像的细节信息。     

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.     

基于改进加权引导滤波的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、细节不清晰等问题,提出一种基于改进加权引导滤波的红外图像增强算法.首先将原图与梯度图叠加构建引导图像;其次利用canny算子修正边缘权重因子实现保边滤波;然后依据模糊理论设计模糊集增强算法增强图像细节信息;最后应用BM3 D去除图像噪声,得到最终增强图像.经对比实验验证,该算法可以有效地提升图像对...     

保持细节的Retinex红外图像增强算法

本文首先讨论红外图像的特征,针对单一的直方图均衡的红外图像增强方法存在红外图像细节部分不能很好的保持甚至丢失的缺点,针对此缺点,对小波变换理论及Retinex算法进行了深入研究,提出一种保持红外图像细节的Retinex算法,并对其算法的实现过程和思路作了详细的描述,进一步通过MATLAB仿真,结果显示,该算法可以有效提升红外视频图像的细节信息。     

基于稀疏表示的红外图像去噪算法研究

红外图像具有动态范围窄、对比度低、易受噪声污染等缺点,传统红外图像去噪算法在去除噪声的同时也滤掉了图像细节。提出了一种基于稀疏表示的红外图像去噪新方法。该方法首先将原始红外图像进行聚类分析,再将每一聚类子图像分解成字典,由稀疏系数矩阵重构去噪后的红外图像。实验结果表明,该方法相比于传统红外图像去噪算法,能更好地保留图像的细节信息,视觉效果比较理想。     

红外图像细节增强技术研究进展

红外图像细节增强技术是图像处理领域中一个重要的学术分支和现实需求,可以增强对微弱目标观测的能力,提高人眼对图像内容和关键细节信息的有效获取,同时,也为后续进一步地目标识别和机器视觉应用提供良好的图像预处理功能.在分析当前针对红外图像细节增强领域的主流处理算法的基础上,结合在该领域中的多年研究心得和经验,指出了每种技术在...     

基于注意力机制的残差密集网络红外/可见光图像融合

针对弹载武器可见光图像与红外融合高层特征融合不足,目标细节表现不突出导致打击目标检测失败的问题,提出了一种基于注意力机制的残差密集网络的红外与可见光图像融合模型。受残差网络和密集网络的启发,设计了一种基于残差密集网络的图像融合算法解决融合图像细节纹理信息不足的问题。采用注意力机制有效提取目标特征区域的关键信息,通过局部残差融合和全局残差融合算法保留目标的纹理细节。此外,为了更好地保留可见光图像中的细节纹理,对目标细节特征发现时增强特征抑制。实验证明,该算法能够增强目标细节特征,同时有效保存了其轮廓信息,与不采用注意机制提高相比,融合精度提高了5%,运算量下降2%左右。     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于多级引导滤波器的图像区域融合算法

为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,研究了多种滤波器和融合算法,提出了基于多级引导滤波器的区域融合方法。采用该方法对多光谱图像进行插值,利用改进的分水岭算法对全色图像进行区域划分,并将划分结果映射至每个多光谱图像,然后将多光谱图像与全色图像利用多级引导滤波器分别进行滤波,得到各自的细节信息,最后根据每个区域中全色图像和多光谱图像的关系指标局部相关系数与4阶相关系数的大小,对细节信息进行区域融合,得到融合后的多光谱图像。结果表明,该算法充分保留了多光谱图像的光谱信息,并尽可能多地注入了全色图像的细节信息,成功地提高了多光谱图像的融合效果。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

基于显著性图的红外与可见光图像融合

为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果.     

基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法

针对现有图像增强算法大多不具备处理多种类型降质图像的能力,提出一种基于先验知识与大气散射模型的快速图像增强算法.首先,通过大量实验统计,提出一种新的图像先验-明亮通道先验,即高质量清晰图像中每个像素邻域都极有可能存在白点;随后,对散射模型所存在的缺陷加以改进,并结合明亮通道先验与黑色通道先验,推导出场景反射率的恢复公式;最后,针对黑色通道先验失效情况,提出一种基于可靠性预测的容错机制,以提高其适用范围.实验结果表明:本文算法不但可以有效的突出纹理细节,还具有一定的色调恢复功能,能够处理多种不同类型的降质图像.     

基于双边滤波的多尺度分层色调映射算法

为增强高动态范围图像(High dynamic range,HDR)的显示效果,本文提出一种多尺度梯度域色调映射算法。首先提取高动态范围图像的亮度信息,利用双边滤波将高动态范围图像的亮度数据进行多尺度分解,得到基本层和细节层。由于视觉上的亮度变化体现为图像数据的梯度变化,因此可在梯度域对基本层图像进行自适应动态范围压缩,然后加上细节层图像信息,最后再通过色彩校正算法恢复图像色彩,实现HDR图像的动态范围压缩。通过对比算法的定量分析表明,本文算法的方差和信息熵的客观指标分别提高了30.8%和5.9%,因此,本文方法在压缩HDR图像的动态范围的同时,可以更好地保留边界、纹理等细节信息。     

一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法

提出了一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法.首先,用形态学帽变换对两幅已经配准的红外图像和可见光图像进行处理,然后将处理后的图像分别进行轮廓波分解得到一系列的高频图像和低频图像.由于高频图像和低频图像特点的不同,对高频图像采用平均梯度进行融合,对低频图像采用PCA的方法进行融合.实验表明,该方法很好地结合了形态学帽变换、主成分PCA算法和轮廓波变换的优点.与传统的融合方法相比,提出的融合方法可以提供丰富的图像信息和清晰纹理细节,且很好地保证了主要目标的亮度基本不变.     

在纺织图像中傅里叶变换的研究

通过采用不同的图像处理技术手段对具有不同特性的织物数字图像进行处理,为织物密度的自动测量提供最佳质量的图像,利用二维离散傅里叶变换获得图像的频谱,然后对其进行图像增强和图像复原等操作,能有效地改善图像的质量,突出所需要的细节。介绍了二维离散快速傅里叶变换算法,以及在频率域中进行图像增强、图像复原等实验,并对实验结果总结分析。     

基于引导滤波的遥感图像融合算法

针对目前遥感图像融合算法的不足,提出了一种基于引导滤波的遥感图像融合算法。该算法通过引导滤波器求取加权系数,对小波变换后的小波系数和近似系数进行加权融合,针对融合后得到的小波系数和近似系数应用小波反变换,最终得到融合图像。实验结果表明,文中提出的融合算法所得图像内容丰富、细节清晰、具有良好的实验效果。     

基于信息量的海上红外目标增强

提出了一种针对海上红外图像目标增强的较实用算法.首先通过对红外图像特性的分析,以及对于信息论中有关信息量概念的分析,从而论证了利用信息量的概念将普通的红外图像转换为相应的信息量分布图像的可能性,并因此能够摆脱灰度信息的干扰,并且得到具有更高目标背景对比度的图像.文中详细分析了所提出方法的原理及过程,并给出了与其它一些常用红外图像处理方法的对比分析以及结果.最后,就该方法适用范围给予了说明,并对于改进的方法进行了一些探讨.