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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《光谱学与光谱分析》2020,(11)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在光电设备中,高位宽红外探测器由于具有高灵敏度、低噪声的特点而得到广泛应用。而通常的显示设备或快速处理只要求8位数据宽度,所以需要将高位宽的图像数据压缩至8位位宽。但是如果压缩方法处理不当,可能会造成原有信息丢失,在显示图像中表现为图像细节的损失。通过对FLIR公司数字图像细节增强(DDE)技术的分析,比较了DDE技术与以往常用红外图像动态范围压缩算法的区别,总结并提出了符合DDE思想的红外图像动态范围压缩细节增强算法,该算法在全面增强图像细节的同时能够抑制图像背景中的杂波,增强弱小目标,既满足图像显示的视觉效果,又有利于在图像上进行目标提取。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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图像融合方法在细胞图像处理中的应用 总被引:10,自引:5,他引:5
图像融合作为一项先进技术被引入到生物细胞图像处理中,可实现图像的信息融合,完成图像配准,提高图像置信度,改善检测性能和空间分辨能力,最大限度地发掘细胞图像的信息资源,本文采用像素级的图像融合方法,将细胞荧光图像和透射图像信息融为一体,操作简便,能准确地判断细胞内部荧光位置,有利于分析其生物机理和含义。 相似文献
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利用简单、实时的算法有效实现了亚成像系统中的目标图像分离、标记提取与定位。采用了顺序形态变换的方法,以组合可调滤波器组的形式有效的解决了亚成像图像的低分辨率离散问题,并提出了新的快速标记运算过程。采用一次扫描分析方法取得标记链表,以指针追踪方式合并图像的标记范围,为最终识别图像目标提供了一个有效的聚类结果,此方法对不同目标图像数据取得了很好的实时分析效果 相似文献
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针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。 相似文献