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基于引導(dǎo)濾波的自適應(yīng)紅外圖像增強改進算法

發(fā)布時間:2021-04-14 14:28
  在紅外圖像處理中,細(xì)節(jié)增強和噪聲抑制尤為重要,重點在于將高動態(tài)范圍的紅外圖像壓縮至低動態(tài)范圍的同時保留細(xì)節(jié)信息、抑制圖像噪聲。以引導(dǎo)濾波的自適應(yīng)紅外圖像增強算法為基礎(chǔ),提出一種基于引導(dǎo)濾波的自適應(yīng)紅外圖像增強改進算法。通過引導(dǎo)濾波平滑初始輸入圖像,將初始輸入圖像與平滑后的圖像做差獲得包含大動態(tài)溫度信息的基礎(chǔ)層圖像和小動態(tài)溫度信息的細(xì)節(jié)層圖像,分別對基礎(chǔ)層圖像、細(xì)節(jié)層圖像進行壓縮處理和噪聲抑制;以不同的融合比例將處理后的基礎(chǔ)層圖像、細(xì)節(jié)層圖像進行融合獲得輸出圖像。為了減少算法運算時間、突出圖像細(xì)節(jié)信息的同時減小細(xì)節(jié)層噪聲對輸出圖像的影響且達到自適應(yīng)場景的效果,利用可用于篩選有效灰度值的自適應(yīng)門限參數(shù)和直方圖分布信息設(shè)計出一維壓縮數(shù)組對圖像進行壓縮,并將圖像融合中的定值比例系數(shù)更改為自適應(yīng)融合比例系數(shù)。通過直方圖分布信息中的最大值、最小值確定自適應(yīng)門限參數(shù),同時利用直方圖分布信息設(shè)計出一維壓縮數(shù)組對圖像進行壓縮;獲取直方圖中有效灰度值個數(shù),通過有效灰度值個數(shù)與總灰度值個數(shù)之間的比值對圖像的場景信息進行判斷,根據(jù)不同的場景信息確定基礎(chǔ)層圖像與細(xì)節(jié)層圖像的自適應(yīng)融合比例系數(shù),實現(xiàn)圖像融合。實驗... 

【文章來源】:光譜學(xué)與光譜分析. 2020,40(11)北大核心EISCICSCD

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于引導(dǎo)濾波的自適應(yīng)紅外圖像增強改進算法


建筑物場景圖像增強處理結(jié)果

場景圖,天空,地面,細(xì)節(jié)


圖1 建筑物場景圖像增強處理結(jié)果從以上對比圖像中我們可以發(fā)現(xiàn), 圖1(a)左側(cè)紅色區(qū)域內(nèi), 過度曝光導(dǎo)致該處的細(xì)節(jié)信息不突出, 圖1(b)—(d)中, 此處細(xì)節(jié)信息顯示較好, 圖1(d)噪聲干擾小, 細(xì)節(jié)顯示清晰, 給人更好的視覺效果。 圖2對比圖像中, 圖2(a)中HE算法處理后的圖像顯得更為真實, 圖2(c)AGF&DDE與圖2(b)GF&DDE處理結(jié)果在細(xì)節(jié)方面較突出, 可較好的突出紅色區(qū)域內(nèi)云朵的輪廓, 但由于細(xì)節(jié)層融合比例過大, 使得圖像較多的顯示細(xì)節(jié)信息導(dǎo)致圖像失真較為嚴(yán)重, 圖2(d)中, 本算法較好的顯示出細(xì)節(jié)信息, 并還原了實際場景。 圖3(a)細(xì)節(jié)表現(xiàn)不明顯。 圖3(c)中細(xì)節(jié)輪廓明顯, 但過于黯淡。 而圖3(b)和(d)細(xì)節(jié)明顯且視圖明亮。 圖4(a)中HE算法處理后的圖像沒有受到噪聲影響, 但其細(xì)節(jié)增強效果不明顯, 紅色區(qū)域內(nèi)的細(xì)節(jié)信息十分暗淡, 從直觀上看很難發(fā)現(xiàn)紅色區(qū)域內(nèi)的豎直電桿。 而圖4(b)和(c)的信息突出較為明顯, 但均受到了不同程度的噪聲干擾, 使得某些細(xì)節(jié)被噪聲掩蓋, 主觀視覺效果較差。 圖4(d)選擇自適應(yīng)的細(xì)節(jié)層融合比例, 融合后的圖像極少受到噪聲干擾, 且較好的突出圖像中的細(xì)節(jié)信息。

場景圖,地面,細(xì)節(jié)


從以上對比圖像中我們可以發(fā)現(xiàn), 圖1(a)左側(cè)紅色區(qū)域內(nèi), 過度曝光導(dǎo)致該處的細(xì)節(jié)信息不突出, 圖1(b)—(d)中, 此處細(xì)節(jié)信息顯示較好, 圖1(d)噪聲干擾小, 細(xì)節(jié)顯示清晰, 給人更好的視覺效果。 圖2對比圖像中, 圖2(a)中HE算法處理后的圖像顯得更為真實, 圖2(c)AGF&DDE與圖2(b)GF&DDE處理結(jié)果在細(xì)節(jié)方面較突出, 可較好的突出紅色區(qū)域內(nèi)云朵的輪廓, 但由于細(xì)節(jié)層融合比例過大, 使得圖像較多的顯示細(xì)節(jié)信息導(dǎo)致圖像失真較為嚴(yán)重, 圖2(d)中, 本算法較好的顯示出細(xì)節(jié)信息, 并還原了實際場景。 圖3(a)細(xì)節(jié)表現(xiàn)不明顯。 圖3(c)中細(xì)節(jié)輪廓明顯, 但過于黯淡。 而圖3(b)和(d)細(xì)節(jié)明顯且視圖明亮。 圖4(a)中HE算法處理后的圖像沒有受到噪聲影響, 但其細(xì)節(jié)增強效果不明顯, 紅色區(qū)域內(nèi)的細(xì)節(jié)信息十分暗淡, 從直觀上看很難發(fā)現(xiàn)紅色區(qū)域內(nèi)的豎直電桿。 而圖4(b)和(c)的信息突出較為明顯, 但均受到了不同程度的噪聲干擾, 使得某些細(xì)節(jié)被噪聲掩蓋, 主觀視覺效果較差。 圖4(d)選擇自適應(yīng)的細(xì)節(jié)層融合比例, 融合后的圖像極少受到噪聲干擾, 且較好的突出圖像中的細(xì)節(jié)信息。圖4 天地混合場景圖像增強處理結(jié)果


本文編號:3137484

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