自适应小波神经网络算法在低照度红外图像增强中的应用

王洋

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自适应小波神经网络算法在低照度红外图像增强中的应用

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由于主动式车载红外夜视仪本身的特点,在红外图像成像时不可避免地受到外界环境的影响,所以普遍存在图像质量较低等问题,而引起此类问题的最主要因素为低照度图像的存在.因此低照度红外图像的增强技术成为红外图像处理的一项重要研究课题.本文将小波神经网络引入图像增强领域中,通过中值滤波提取图像特征,并利用一种自适应算法来优化小波神经网络的学习过程,最终建立了一种针对低照度红外图像增强的新算法.实验结果表明,该算法在对低照度红外图像的增强上优于传统直方图均衡化等方法,并且有较强的鲁棒性;同时能够最大限度保护图像的细节信息.

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来源
《卷宗》 |2013年第5期|133-135|共3页
作者
王洋;
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作者单位

安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
主动式; 低照度; 红外图像; 图像增强; 小波神经网络; 中值滤波;

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