在紅外圖像處理中,細(xì)節(jié)增強(qiáng)和噪聲抑制尤為重要,重點(diǎn)在于將高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像壓縮至低動(dòng)態(tài)范圍的同時(shí)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(qiáng)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(qiáng)改進(jìn)算法。通過(guò)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(dòng)態(tài)溫度信息的基礎(chǔ)層圖像和小動(dòng)態(tài)溫度信息的細(xì)節(jié)層圖像,分別對(duì)基礎(chǔ)層圖像、細(xì)節(jié)層圖像進(jìn)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(jìn)行融合獲得輸出圖像。為了減少算法運(yùn)算時(shí)間、突出圖像細(xì)節(jié)信息的同時(shí)減小細(xì)節(jié)層噪聲對(duì)輸出圖像的影響且達(dá)到自適應(yīng)場(chǎng)景的效果,利用可用于篩選有效灰度值的自適應(yīng)門(mén)限參數(shù)和直方圖分布信息設(shè)計(jì)出一維壓縮數(shù)組對(duì)圖像進(jìn)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(guò)直方圖分布信息中的最大值、最小值確定自適應(yīng)門(mén)限參數(shù),同時(shí)利用直方圖分布信息設(shè)計(jì)出一維壓縮數(shù)組對(duì)圖像進(jìn)行壓縮;獲取直方圖中有效灰度值個(gè)數(shù),通過(guò)有效灰度值個(gè)數(shù)與總灰度值個(gè)數(shù)之間的比值對(duì)圖像的場(chǎng)景信息進(jìn)行判斷,根據(jù)不同的場(chǎng)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(shí)現(xiàn)圖像融合。實(shí)驗(yàn)... 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

建筑物場(chǎng)景圖像增強(qiáng)處理結(jié)果

圖1 建筑物場(chǎng)景圖像增強(qiáng)處理結(jié)果從以上對(duì)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(guò)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(jué)效果。 圖2對(duì)比圖像中, 圖2(a)中HE算法處理后的圖像顯得更為真實(shí), 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(guò)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(shí)際場(chǎng)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(guò)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(méi)有受到噪聲影響, 但其細(xì)節(jié)增強(qiáng)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(guān)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(guān)視覺(jué)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。

從以上對(duì)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(guò)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(jué)效果。 圖2對(duì)比圖像中, 圖2(a)中HE算法處理后的圖像顯得更為真實(shí), 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(guò)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(shí)際場(chǎng)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(guò)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(méi)有受到噪聲影響, 但其細(xì)節(jié)增強(qiáng)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(guān)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(guān)視覺(jué)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(chǎng)景圖像增強(qiáng)處理結(jié)果


本文編號(hào)：3137484