一种基于频域的红外图像去底纹动态压缩算法

红外传感器的前端采用高精度的A/D采样芯片具有14位的高动态范围,而显示设备一般支持256个灰度等级,只有8bit的数据带宽。为保留图像的高动态范围并同时保留重要的低对比度的细节,提出了一种新的基于直方图的红外图像动态压缩算法。通过频域分离完成低对比度细节保留和增强,以及通过时域动态范围拉伸实现背景和目标细节分离的策略,很好地解决了保留较强的细节对比度和大幅度动态范围缩减的矛盾需求。实验结果表明,相较于传统直方图方法,基于新算法的红外图像获得了具有良好细节表现能力的全局性映射压缩,较好地抑制了图像中的底纹,消除了图像的不均匀性。     

高动态范围红外图像的显示与细节增强

针对高动态范围的红外图像动态范围压缩和细节增强问题,文中采用基于基层-细节分层处理融合的增强框架,提出基于拉普拉斯滤波器的基层处理方法,将高动态红外图像的动态范围压缩到可显示的低动态范围图像,同时保留图像局部对比度。针对图像中的细节分量,提出对原始输入高动态范围红外图像提取梯度信息并做非线性增强,然后将低动态范围图像与增强的梯度信息通过优化融合重建,得到细节增强的红外图像。实验结果表明,新算法有效地提高了红外图像的整体对比度,保留图像的细节信息,有较佳的图像视觉表现。     

一种基于图像局部信息的红外图像动态范围压缩算法

红外焦平面探测器输出的信号通常为14bit数字图像,要在常用的显示器上显示必须将14bit的图像压缩到8bit,压缩算法直接影响到了图像的细节和对比度。提出了一种基于图像局部信息的红外图像动态范围压缩算法,通过高斯滤波器将原始红外图像分解为基图像和细节图像,并统计原始图像每个像素的局部方差,然后根据每个像素的局部方差计算细节图像的自动增益函数,最后,将基图像进行平台直方图均衡化后与细节图像合成得到压缩后的图像。通过对多种场景的红外图像进行仿真验证,表明该算法能较好地增强图像的细节。     

改进的多曝光图像金字塔融合方法

针对多曝光的拉普拉斯金字塔融合算法存在部分过曝光以及暗部细节丢失问题,用相位一致性滤波函数替换原算法融合系数中的对比度函数,改进算法在提取边缘时可以忽略光照和对比度变化对图像的影响,使得融合结果更自然,细节更丰富.通过多组序列图像验证了算法的优点,并与原算法进行比较.结果表明,主观评价方面,该改进算法的融合结果自然,在强光背景下能较好地保留暗部细节,减少光源处的光晕;客观评价方面,该算法融合的高动态范围图像的方差和直方图结果明显优于原算法,所保留的信息多于原算法.     

基于改进型平台直方图的红外均衡化算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于改进型平台的直方图均衡算法。在设置统计上限平台阈值的基础上,设置了累计直方图上限阈值,并用修改的映射函数算法对图像进行均衡化处理。算法中的上限统计平台阈值对噪声进行了适当抑制,累计平台阈值自适应控制映射动态范围,从而克服了平台直方图均衡化对动态范围较窄的红外图像过分拉仲的缺点。相对平台直方图的均衡算法,该方法能够对多种复杂场景增强图像整体效果,在抑制噪声的同时较好地保持了图像细节。     

基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法

在红外图像处理中,细节增强和噪声抑制尤为重要,重点在于将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围的同时保留细节信息、抑制图像噪声。以引导滤波的自适应红外图像增强算法为基础,提出一种基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法。通过引导滤波平滑初始输入图像,将初始输入图像与平滑后的图像做差获得包含大动态温度信息的基础层图像和小动态温度信息的细节层图像,分别对基础层图像、细节层图像进行压缩处理和噪声抑制;以不同的融合比例将处理后的基础层图像、细节层图像进行融合获得输出图像。为了减少算法运算时间、突出图像细节信息的同时减小细节层噪声对输出图像的影响且达到自适应场景的效果,利用可用于筛选有效灰度值的自适应门限参数和直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩,并将图像融合中的定值比例系数更改为自适应融合比例系数。通过直方图分布信息中的最大值、最小值确定自适应门限参数,同时利用直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩;获取直方图中有效灰度值个数,通过有效灰度值个数与总灰度值个数之间的比值对图像的场景信息进行判断,根据不同的场景信息确定基础层图像与细节层图像的自适应融合比例系数,实现图像融合。实验结果分别与直方图均衡算法、基于引导滤波的高动态红外图像增强算法、基于引导滤波的自适应红外图像增强算法进行比较,选用四种不同的场景从主观、客观两种层面进行分析。对比结果从主观分析得出该算法处理后的图像可突出细节轮廓信息、减少细节层噪声对融合后输出图像的影响。从客观评价得出该算法在四种场景下的平均计算时间为0.753 5 s,低于对比算法计算时间;并且使基础层图像和细节层图像的融合比例系数达到自适应场景的效果。     

海面目标的红外景象增强技术研究

海天类红外图像的增强要求去除风浪等的环境影响,同时增强目标区域的对比度。通过探索几种典型的图像增强算法,结合红外图像梯度幅值直方图特点,提出基于梯度域的海面红外场景增强算法,将低梯度值置零去除海浪干扰,调整梯度范围对结果控制亮度,利用有效梯度范围均衡化增强目标区域的细节。实验结果表明,该算法可以明显降低图像的干扰信息,同时提高目标区域的对比度和信息熵。     

基于改进CLAHE的SF_6红外图像增强

针对六氟化硫(SF_6)红外图像对比度低、纹理细节模糊而难以增强泄漏区域的问题,提出了基于改进限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)的SF_6红外图像增强算法。采用双边滤波将原始图像分为基础图像和细节图像;采用CLAHE算法来处理基础图像,提高泄漏区域的对比度;对细节图像进行分段线性变换和拉普拉斯变换图像,以突出图像的边缘;将两幅图像进行线性叠加以获取最终的红外图像,实现图像增强。实验结果表明,算法对SF_6红外图像泄漏区域的增强效果优于常见的几种红外图像增强算法,不仅有效地抑制了噪声和提高泄漏区域的对比度,而且突出泄漏区域的边缘,丰富了细节信息。     

基于TMS320C6678的高动态范围红外图像细节增强算法改进与实现

利用图像分层处理的细节增强基本框架,提出了一种基于引导滤波器的高动态范围红外图像显示与细节增强算法。该算法能有效将高动态范围红外图像映射到适合监视器显示的动态范围,且能有效调整图像对比度,增强图像细节,抑制背景噪声。相比较于其他同类算法,该算法计算量少,易于工程实现,且不会产生梯度翻转效应。并研究设计了基于TMS320C6678 DSP芯片的细节增强图像处理系统,实现了图像视频流的传输、处理等系列功能。实验结果表明了本算法的优势。     

基于TMS320C6678的高动态范围红外图像细节增强算法改进与实现

利用图像分层处理的细节增强基本框架,提出了一种基于引导滤波器的高动态范围红外图像显示与细节增强算法。该算法能有效将高动态范围红外图像映射到适合监视器显示的动态范围,且能有效调整图像对比度,增强图像细节,抑制背景噪声。相比较于其他同类算法,该算法计算量少,易于工程实现,且不会产生梯度翻转效应。并研究设计了基于TMS320C6678DSP芯片的细节增强图像处理系统,实现了图像视频流的传输、处理等系列功能。实验结果表明了本算法的优势。     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

基于局部线性变换的色阶映射算法

为了提高高动态图像显示的视觉效果,提出了一种基于局部线性变换的色阶映射算法。针对图像直接线性压缩能力较差的缺点,本文提出一种局部的线性变换模型。由于局部窗的结构,是利用局部窗的中心像素点与窗内的其他像素点的均值,方差的关系构造而成,因此基于局部线性变换的色阶映射算法能够抑制由具有高对比度的图像边缘所引起的鬼影和光晕现象。首先,根据线性变换将图像的色阶映射转换为求解泛函的最优解;其次,通过推导求解出线性变换的参数并将泛函最优化问题转换为求解一个线性方程组问题;最后求解线性方程组,得出视觉效果较好的低动态范围图像。有效避免传统色阶映射出现的光晕和亮度不连续的现象,能够更多的保留高动态图像的细节。最后通过实验结果对比分析,通过信息熵和对比度两个参数可以体现文中算法较好。     

基于Sigmoid函数局部视觉适应模型的真实影像再现

为解决图像采集与显示设备之间的动态范围差异,色调映射技术试图建立一种由高到低的动态范围映射关系,可用于一般图像的真实影像再现.在不同亮度适应水平下,人眼能产生不同的响应特性及对比度敏感性,从而同时响应不同明暗的光强.由此建立了一种局部视觉适应的再现算法,采用具有参数控制的Sigmoid函数来模拟视觉适应的S形非线性特点,得到不同局部亮度适应水平下的压缩曲线,因此能较好地协调图像整体对比度、亮度调整与局部增强之间的关系,在增强图像较暗区域的同时,极大程度地保持亮区细节.经主观评价与特征统计参数相结合的方法验证,该算法能有效地实现动态范围压缩,保持图像细节而避免伪像,具有一定的色彩恒定性,且复杂度低,具有很好的实用性.     

基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法EI北大核心CSCD

针对电润湿电子纸存在油墨回流、接触角迟滞、电荷捕获等现象导致图像对比度不高、纹理边缘不清晰和细节丢失等问题,本文提出了一种基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法。该算法综合了最大类间方差法(Otsu法)和最大熵分割算法的优点,提出了基于方差权重的最大类间方差和最大熵阈值分割算法。利用该分割算法把图像分割为背景区和目标区,将两个区域的亮度均值以及基于方差权重选取的阈值作为分割点将原始图像直方图分成四个子直方图,然后分别对子直方图进行灰度重分配,最后对四个子直方图进行直方图均衡。实验结果表明:与其他将直方图进行分区的直方图均衡算法相比,该算法图像质量评价指标峰值信噪比提高约25.6%~45.5%,熵差降低约29.1%,结构相似度更接近1。同时将其应用在电润湿显示器上,其显示图像具有更高的对比度,细节纹理更加清晰,具有更好的视觉效果。     

一种可控的视频图像动态对比度增强算法

为增强显示设备进行视频信号显示时的图像对比度,提出了一种幅度可控的动态对比度增强算法。该算法利用一组归一化线性直方图数据和输入图像的归一化灰度直方图数据的结合,实现对输入图像的权重化直方图均衡化处理,进而达到幅度可控的动态对比度增强效果。该算法可以通过控制对比度增强幅度来避免传统直方图均衡化产生的过增强现象。将基于该算法的实时图像处理器应用于50英寸AC PDP上,实验结果表明,其对比度获得显著提升,并且能够根据外部接口的调节实现幅度可控的对比度增强效果。     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

基于二次引导滤波的红外图像增强算法及其FPGA实现

针对红外图像细节模糊、对比度低等问题，提出了一种基于二次引导滤波的红外图像增强算法。首先，将原始红外图像作为引导图像，使用引导滤波提取出红外图像的细节信息；其次，将得到的细节信息再进行一次引导滤波处理提取出噪声更低的细节信息；最后，将原始红外图像和两部分的细节信息进行加权求和，实现红外图像增强。该算法能够提高红外图像对比度，增强红外图像细节信息。实验结果表明：相比于其他增强算法，本文算法增强之后的红外图像平均对比度提高了123%～246%，平均梯度提升了56%～101%，视觉效果获得明显改善，更能突显细节特征。基于可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现该算法时，占用资源低，处理640×512像素分辨率的单帧红外图像所需时间可达10.12 ms，能满足红外探测系统的实时性要求，具有一定的实用价值。     

自适应地空背景红外图像降噪增强方法

针对地空背景红外图像对比度低,噪声干扰大的特点,提出一种自适应的地空背景红外图像的增强方法。通过基于场景的非均匀校正去掉大部分固定图案噪声,对降噪后的图像进行多宽度窗口联合的局部对比度增强。此算法只需代数运算,原理简单,效果显著,尤其适用于地空背景,海空背景或太空背景的红外图像目标探测与识别。此算法能够自适应地补偿红外图像固定背景噪声的漂移,使低对比度图像的各级细节得到增强,而且能够在压制背景噪声的同时使隐藏在暗处的人眼不可识别的细节清晰自然的显现出来。     

基于亮度对比度传递的红外与可见光图像融合方法研究

基于亮度一对比度传递技术提出了一种红外和彩色可见光图像的融合方法,该算法通过对红外图像和可见光图像在HIS空间进行二次融合,保留了可见光图像的颜色特性,并获得一幅具有良好亮度和对比度效果的融合图像。实验结果表明该方法融合噪声小、细节缺失少、融合速度快。     

基于NSSCT的红外与可见光图像融合

为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点,提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性,构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换,保留了融合图像的高频系数细节,并提升了对比度。基于图像的低频特点,采用显著性增强方法对低频系数进行融合,通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明,在图像对比度提升与细节保留方面,本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。