基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

胡家珲; 詹伟达; 桂婷婷; 石艳丽; 顾星

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基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

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现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵(IE),熵增强(EME)和平均梯度(AG)3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。

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来源
《红外技术》 |2022年第10期|1082-1088|共7页
作者
胡家珲; 詹伟达; 桂婷婷; 石艳丽; 顾星;
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作者单位

长春理工大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他;
关键词
红外图像; 引导滤波; 细节增强; 直方图均衡;

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