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基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法
引用本文:孔祥阳,赵永强,彭群聂,税昌健. 基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法[J]. 光子学报, 2020, 49(5): 154-159. DOI: 10.3788/gzxb20204905.0510001
作者姓名:孔祥阳  赵永强  彭群聂  税昌健
作者单位:西北工业大学 自动化学院,西安 710129;西北工业大学 深圳研究院,广州 深圳 518057;四川工程职业技术学院 基础教学部,四川 德阳 618000,西北工业大学 自动化学院,西安 710129;西北工业大学 深圳研究院,广州 深圳 518057,光电控制技术重点实验室,河南 洛阳 471000,拉瓦尔大学 计算机工程实验室,加拿大 魁北克 999040
摘    要:为有效改善红外偏振图像视觉效应,提高红外偏振成像质量,提出了基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法。根据红外偏振特性描述,对Stokes参数Q分量与U分量进行加权邻域梯度融合,获得起偏特征图像,捕获目标边缘、轮廓的偏振特性;提出互结构正则约束模型,以梯度幅值相似算子联合正则约束融合结果与起偏特征图像的边缘结构相似性,及与辐射强度图像的灰度一致性,优化得到增强后的高质量红外偏振图像。实验结果表明,基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法,能有效提高红外偏振图像对比度与清晰度,同时提升复杂背景下人造目标边缘轮廓的偏振显著性,算法快速,工程实时性高.

关 键 词:起偏特征图像  加权邻域梯度  互结构正则  梯度幅值相似算子  红外偏振

Infrared Polarization Image Enhancement Algorithm Based on Mutual Structure Regularization Constraint
KONG Xiang-yang,ZHAO Yong-qiang,PENG Qun-nie,SHUI Chang-jian. Infrared Polarization Image Enhancement Algorithm Based on Mutual Structure Regularization Constraint[J]. Acta Photonica Sinica, 2020, 49(5): 154-159. DOI: 10.3788/gzxb20204905.0510001
Authors:KONG Xiang-yang  ZHAO Yong-qiang  PENG Qun-nie  SHUI Chang-jian
Affiliation:(Automation School,Northwestern Polytechnical University,Xi′an 710129,China;Shenzhen Institute,Northwestern Polytechnical University,Shenzhen,Guangzhou 518057,China;Sichuan Engineering Technical College,Deyang,Sichan 618000,China;Science and Technology on Electro-Optic Control Laboratory,Luoyang,Henan 471000,China;Computer Engineering Lab,Laval University,Quebec 999040,Canada)
Abstract:
Keywords:Polarization feature image  Local weighted gradient  Mutual structure regularization  Gradient magnitude similarity  Infrared polarization
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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