針對傳統(tǒng)紅外圖像增強算法中細節(jié)模糊及過度增強的問題,提出了一種基于Retinex理論與概率非局部均值相結合的紅外圖像增強方法.首先通過單尺度Retinex方法調整圖像中過暗與過亮部分的灰度級;然后利用概率非局部均值對圖像進行分解處理得到基本層與細節(jié)層,對基本層采用直方圖均衡化拉伸對比度,對細節(jié)層采用非線性函數(shù)進行增強;最后,將不同層次的結果融合得到對比度與細節(jié)增強的紅外圖像.用該方法對多組不同場景的紅外圖像進行仿真實驗,并將其與多種增強方法進行主、客觀對比分析,結果表明所提方法在紅外圖像的細節(jié)及對比度增強方面都獲得了更好的效果. 

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【文章目錄】：
0 引言
1 相關理論
    1.1 Retinex理論
    1.2 概率非局部均值濾波
2 基于SSR與PNLM濾波的紅外圖像增強
    2.1 基于SSR的紅外圖像灰度調節(jié)
    2.2 紅外圖像細節(jié)與對比度增強
    2.3 圖像融合
3 實驗結果
    3.1 主觀評價
    3.2 客觀評價
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]車載紅外夜視技術發(fā)展研究綜述[J]. 石永彪,張湧.  紅外技術. 2019(06)
[3]基于雙域分解的礦井下圖像增強算法[J]. 田子建,王滿利,吳君,桂偉峰,王文清.  光子學報. 2019(05)
[4]“直方圖”均衡化圖像增強技術研究綜述[J]. 丁暢,董麗麗,許文海.  計算機工程與應用. 2017(23)
[5]基于場景復雜度計算的紅外圖像平臺直方圖均衡[J]. 張云峰.  液晶與顯示. 2016(07)
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博士論文
[1]自適應圖像實時增強算法的技術研究[D]. 李賡飛.中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所) 2017



本文編號：3721203