基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

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。     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法。对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像。综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果。     

一种基于红外对比度提升的高动态范围压缩技术

如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素; 然后计算压缩映射模型; 最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图像对比度时,能有效抑制背景噪声。通过实验对比,结果表明,本文所提出的算法更能较好地突出图像的细节,增强图像对比度。     

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。     

基于三直方图均衡的SF6红外图像对比度增强方法

电力设备SF₆泄漏气体红外图像容易淹没在背景中，肉眼难以辨识低对比度图像中泄漏气体情况，给电力设备检修带来了困扰。提出了基于三直方图均衡的SF₆红外图像对比度增强方法。首先，利用三样条插值拟合图像直方图得到二阶连续曲线，计算每个灰度级对应的一阶导数绝对值。其次，根据一阶导数绝对值和直方图分布划分直方图为两个波峰和一个相对平坦的波谷区域；最后，根据波峰和波谷将直方图分为3个子图，对3个子图分别进行直方图均衡后合并为增强图像。为了验证算法有效性，对现场拍摄的电力设备SF₆泄漏低对比度红外视频流进行增强，并与CLAHE和双直方图均衡算法进行对比。实验结果表明：本文方法在提升图像的整体对比度同时增强了泄漏气体与周围图像的对比度，提升泄漏气体红外图像视觉效果，相比于CLAHE和双直方图均衡方法，本文获得的峰值信噪比和均方根对比度值更高，增强后的图像质量更好。     

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.     

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.     

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.     

红外图像直方图双向均衡技术研究

提出了新颖的红外图像直方图双向均衡技术．该技术在进行直方图均衡化处理的同时，消除灰度冗余，并在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列，从而获得灰度连续的红外图像，解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾．实验表明该技术能够使红外图像的细节和清晰度得到明显的增强。     

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。     

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。     

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。     

一种新的X射线图像增强算法

基于X射线影像增强器的视觉系统所成图像的缺点是动态范围小,对比度不够高。为此,提出一种新的X射线图像增强算法。首先在高低两个不同射线管电压下分别获取两幅图像,利用离散小波变换对其进行多分辨率图像融合,以扩展X射线图像动态范围,之后再利用双平台直方图均衡算法对融合图像进行增强。实验结果显示,射线图像得到有效增强。     

基于聚类分析和骨架提取的含裂纹超声红外热像增强方法研究北大核心CSCD

超声红外热图像因噪声干扰及缺陷位置的热扩散,导致其存在对比度差、清晰度低、边缘模糊等问题。为了增强红外图像视觉效果,提高缺陷检测能力,提出了一种基于聚类分析和缺陷骨架的超声红外图像增强方法。采用基于kmeans的DBSCAN聚类算法对裂纹发热区域进行识别聚类,将图像分解为缺陷生热区域与非缺陷区域;然后,对缺陷区域进行骨架描述,并沿裂纹骨架走向采用改进的部分子块重叠直方图均衡算法对缺陷图像进行增强。提出的超声红外图像增强方法与常用的直方均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化、自适应同态滤波三种方法进行对比,结果表明所提的增强方法可以得到对比度更显著的图像,具有明显的优势。提出的方法为增强超声红外图像视觉效果、提升裂纹诊断能力提供了一种有效方法。     

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.