基于人眼视觉的红外图像增强算法研究
第４７卷 第１期 激光与红外
Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．１ ２０１７年１月 ＬＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤＪａｎｕａｒｙ，２０１７
文章编号：１００１-５０７８（２０１７）０１-０１１４-０５·图像与信号处理·
基于人眼视觉的红外图像增强算法研究
王 晨１，２，汤心溢１，高思莉１
（１．中国科学院上海技术物理研究所，上海２０００８３；２．中国科学院大学，北京１０００４９）
摘 要：红外图像具有低对比度、噪声大、动态范围大以及视觉效果差等特点。传统的图像增
强算法具有各自的局限性，处理后的视觉效果并不理想。为了改善红外图像的视觉效果，增强
图像中目标的识别力，研究了基于人眼视觉特性的Ｒｅｔｉｎｅｘ算法，结合红外图像的成像机制，将
适用于可见光图像的Ｒｅｔｉｎｅｘ增强算法应用于红外图像，
取得了良好的视觉效果。在此基础上，对算法进行自适应改进，提出了ＡＭＳＲ算法。采用几种传统的图像增强算法和基于Ｒｅｔ-
ｉｎｅｘ的算法对具有典型特性的红外图像进行增强处理，并计算客观评价指标。通过对实验结
果的主观评价和客观指标分析，验证了ＡＭＳＲ增强算法对红外图像具有适用性和优越性。本
文的研究工作对红外目标探测和识别具有重要的意义。
关键词：红外图像增强；Ｒｅｔｉｎｅｘ；图像客观评价指标
中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-５０７８．２０１７．０１．０２２
Ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｈｕｍａｎｖｉｓｉｏｎ
ＷＡＮＧＣｈｅｎ１，２，ＴＡＮＧＸｉｎ-ｙｉ１，ＧＡＯＳｉ-ｌｉ１
（１．ＳｈａｎｇｈａｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＰｈｙｓｉｃｓ，ＣＡＳ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００８３，Ｃｈｉｎａ；
２．ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓｈａｖｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌｏｗｃｏｎｔｒａｓｔ，ｂｉｇｎｏｉｓｅ，ｗｉｄｅｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅａｎｄｐｏｏｒｖｉｓｕａｌ
ｅｆｆｅｃｔ，ｅｔｃ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎａｇｏｏｄｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ，Ｒｅｔｉｎｅｘ
ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｈｕｍａｎｖｉｓｉｏｎｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｉｍａｇｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅ，
Ｒｅｔｉｎｅｘｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｔｈｅｖｉｓｉｂｌｅｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｉｓｕｓｅｄｆｏｒｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｉｄｅａｌｖｉｓｕａｌ
ｅｆｆｅｃｔｈａｓｂｅｅｎｇｏｔｔｅｎｔｈｒｏｕｇｈｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ａｎａｄａｐｔｉｖｅｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅＲｅｔｉｎｅｘ（ＡＭＳＲ）ｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏ-
ｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓｉｓｅｎｈａｎｃｅｄｂｙｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ，ａｎｄｉｔｓ
ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔｃｏｍｐａｒｅｓｗｉｔｈｔｈｏｓｅｏｆｓｅｖｅｒａｌｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ
ｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＡＭＳＲａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｆｏｒｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｔｏｔｈｅ
ｉｎｆｒａｒｅｄｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；Ｒｅｔｉｎｅｘ；ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｍａｇｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓ
基金项目：上海物证重点实验室基金（Ｎｏ．２０１１ｘｃｗｚｋ０４）；国家“十二五”国防预研项目（Ｎｏ．４１１０１０５０５０１）资助。
作者简介：王 晨（１９８９－），女，博士研究生，主要研究方向是图像处理与目标识别。Ｅ-ｍａｉｌ：ｉｌｋａｍｅ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ
收稿日期：２０１６-０５-１６；修订日期：２０１６-０６-２０１ 引 言
随着红外热成像技术的不断革新与进步，红外
实时图像处理技术在军事、科技等领域迅速发展。
红外图像的效果不但受红外成像器件及外界环境因
素的影响较大，而且其本身具有对比度低、空间相关
性强、动态范围大、噪声大等缺点。红外图像视觉效果差，为了得到更好的观测效果，选取合适方法对不同类型的红外图像进行增强处理具有非常重要的意义。红外图像增强算法可以归纳为传统的空域和频域的图像增强处理、基于图像直方图的增强处理以及新型图像增强处理方法。新型的增强处理方法中，美国物理学家ＥｄｗｉｎＬａｎｄ提出的Ｒｅｔｉｎｅｘ［１］理论