红外增强算法

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基于脊波的红外图像自适应增强算法

２ＰＪ９８６Ａｍ，ａｊｇ１０８Ｃｉａ．Ｉ５５ｒｙＮｎｉ０２，ｈ）ＡｃｍｅｔｓｔｅｂｓｓｆｒｔｒｅｅｅｔｎａｄｉｅｔｉａｉｎＩｒｅｅｅｔｎｒｒｄｔｒｅｅｌｓｒｃ：ｍａｅｅｈｎｅｎｈａｉｏｇｔｔｃｉｎｄｎｉｃｔ．ｎｏｄｒｔｄｔｃｆｅｇｔｌ，ｉａｄｏｆｏｏｉａａｗｗｅｐｏｏｅａｍｐｏｅｌｏｔｍｙｕｉｇｒｇｌｔｔａｓｏｉｈｉｉｄｏｌ－ｃｅｇｏｔｃａａｙｉｏｌｒｐｓｎｉｒｖｄａｇｒｈｂｓｎｉｅｅｒｎｆｒｗｈｃｓａｋｎｆｍｕｔｓａｅｍｅｒｎｌｓｓｔｏｉｄｍｉｌｉ
ｒｄｅｅｒｎｆｒｏｉａｅｔｅｋｙｐｉｓｏｈｔｏＳａｉｔｃｓｕｓｄｉｒｃｓｉｇｏｒｎｆｒｏｆｒａｈ — ｉｇｌｔｔａｓｏｍｄｍａｎｒｈｅｏｎｔｆｔｅｍｅｈｄ．ｔｔｓｉｓｉｅｎｐｏｅｓｎｆｔａｓｏｍｔｏｍｔｃａｒａｔｒｓｉａａｆｒｃｎｉｔｎｔｈ，ｎｄｔｇｒｔｍｓｓｅｓｄｗｉｈｓｇｔｓｔｄｃｅｉｔｃｄｔｏｓｓｅｔｍａｃａｈｅａｏｉｈｉａｓｓｅｔｉｎ—ｅｔｍｅｈｏ．Ｔｈｌｏｉｈｍｍｐｏｅｔｏｌｅａｇｒｔｉｒｖｓｈｅ
ｉｔｄｃｄＴｅｄｐｉｅｅｈｎｅｎｌｏｉｍｓｐｏｏｅ．ｅｓｅｓａｅａｄｃｍｐｅｓｎｃｌｆｃｅｃｅｔｉｎｒｕｅ．ｈｎａａｔｎａｃｍｅｔａｇｒｈｉｒｐｓｄＴｎｉｃｌｎｏｒｓｉｇｓａｅｏｏｆｉｎｎｏｖｔｌｉ

基于加权平均的红外图像增强算法研究

计．这种方法可明显改善红外图像的增强效果，且有效保而留了图像中的斑点等目标，不足之处是图像目标语图像背景的对比度稍有下降．为克服此不足，可以再对图像进行锐化，
进一步增强．种算法要求图像的信噪比足够高，则容易这否
导致图像锐化处理之后噪声增强，响图像质量．影
２改进的红外图像增强算法
传统的直方图均衡算法其统计范围是某一个灰度级上的所有像素点，由于图像的背景上像素点较多，提升了灰度，使图像的灰度扩展空间得到了压缩．这样的图像处理方法应
所有像素点都以同样的方法处理．这是一种简单而实用的处理模式．运用点运算来调整红外图像像素的灰度，到扩展达
对比度的目的；具有效果明显、容易实现等优点．此算法结合具体图像质量下降的原因、图像实际特征以及对图像的不同要求来采取有针对性的修正算法措施．
用于对红外图像的增强处理；效果并不理想；因为像素点出现的频率较大，在处理中，由于背景出现过饱和现象，反而使
１２直方图变换图像处理算法．在红外图像对比度增强的操作中，与灰度变换、数变指换相比，直方图算法运算速度比较慢，但也有其优势．这种算法的前身即是灰度级变换算法，直方图变换以概率理论做基础，目的是增强图像对比度，变换的依据是运用灰度点运算．
网络安全．
总第１０期０
李勇燕：基于加权平均的红外图像增强算法研究
５１
本文采用平台直方图的算法来进行红外图像处理，原其理为：为统计过程设置一个上限值（台值）平去限制某灰度级上的像素数目，为达到平台值的部分进行第二次直方图统

基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法

文章编号：1002-8692(2008)S1-0143-03V i deo appl i eat i on&proj ect l …………，…，一一一——，—．—．——{k————；———．——二：：_i：一基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法王莉‘。

唐宏。

，胡伟‘(重庆邮电大学a．通信与信息工程学院；b．光电工程学院，重庆400065)论文【摘要】为了提高红外焦平面阵列的成像质量，提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法，该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声，并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理，提高了红外图像的对比度，有效地提高了红外图像的成像质量。

实验结果表明，利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰，细节完整，达到设计要求。

【关键词】红外焦平面阵列；非线性滤波；直方图均衡；图像增强处理【中图分类号】TN216【文献标识码】ASt u dy on I nf r ar ed I m age Enhancem ent B a se d o n A da pt i ve N on l i ne ar Fi l t er i ngW A N G L i。

，T A N G H ong"，H U W ei。

(4C oll ege of C o m m u ni cat i om and I nfor m at ion En gi n e e ri ng；6．C oll e g e of Ele c t ronic E ngi ne er i ng，C hon gqi ng U ni ve r si ty of Po s t s and T el eco m m uni cat i on s。

C hongqi n g400065，Chi na)【A bst r act】A nove l ef f ect i ve al g or i t hm f or enha nci ng i n f r ar ed i m a ge quali t y i s pr e sent ed w hi ch i s bas ed o n a speci a l co m bi nat i on of an adap t i ve non l i near fi l t e r a nd hi s t ogr am equM i za t i on．N onl i nea r f il te r ing t e chni que i s us ed f or t he sup pr es si on of noi s e．and t he i nlage enhancem ent pr oce ssi on i s i m pl e m e nt ed aft er t he supp r essi on of noi s e of i n f r ar ed f ocal pl ane ar r a ys(I R FPA)by usi n g hi s t ogr am equal i za t i on．ne new m e t hod C i Lr l bot h suppr ess t he noi s e ef fect ivel y of I R FP A a nd i ncr eas e t he contr as t of t he i nf rar ed i m a ge i n or der t o i m pr ove i nf r ar ed i m a ge qu al i t y．Si m ul a t i o ns i ndicat e t h at t he i nfr ared i m a ge s i gnal s det ai l a nd ed ges ar e pr e—ser ved a nd t he vi s ion e ff e ct i s i deal aft er t he new m e t hod proc es s ing．【K ey w or ds】IR FP A；nonl i near f i l t er i ng；hi s t ogr am equ al i za t i on；i m age enhancem ent pr oce ssi ng1引言非制冷红外焦平面成像系统是目前红外成像技术的主流，红外成像系统在军用和民用领域都得到广泛应用。

红外图像增强算法研究的开题报告

红外图像增强算法研究的开题报告1.研究背景红外成像技术在许多领域得到广泛应用，例如军事、航空、医学等。

与可见光成像相比，红外成像具有不同的物理特性和成像质量。

然而，由于环境条件和红外成像设备的限制，红外图像通常会受到许多因素的影响，并且可能会显示出低对比度、模糊以及信息不足等问题。

通过对红外图像进行增强可以有效提高其可视化效果和可分析性。

2.研究目的本研究旨在研究红外图像增强算法，以提高红外图像的质量和可视化效果。

我们将重点关注对比度增强、图像锐化和噪声消除等技术。

我们将探索不同的红外图像增强方法，并比较它们在不同情况下的效果。

该研究将为红外图像应用和相关研究提供有益的信息和指导。

3.研究内容和方法本研究将包括以下内容：（1）红外成像技术的基础知识和红外图像的特点分析。

（2）红外图像增强的常见方法分析，包括对比度增强、图像锐化和噪声消除等。

（3）对比常见红外图像增强方法进行实验分析，并基于不同指标对其进行性能比较，如峰值信噪比（PSNR）、图像清晰度和灰度级分布等。

（4）基于实验结果，选择并优化最有效的算法进行进一步研究和应用。

本研究将采用实验和分析的方法进行。

我们将使用不同的红外图像和情境进行测试和分析，收集数据并进行分析。

我们将使用各种工具和软件来支持我们的实验和分析，例如MATLAB、Python、ImageJ等。

4.预期成果本研究预计将实现以下成果：（1）基于不同的红外图像增强算法，制定红外图像增强框架，提高红外图像的可视化效果和可分析性。

（2）通过对比常见的红外图像增强方法，发现其性能优缺点，得出更好的实际应用算法。

（3）研究结果可用于指导相关的红外图像应用和其他相关领域的研究。

5.研究计划本研究计划如下：（1）2021年10月至11月：完成背景调研和文献综述，熟悉相关领域和方法。

（2）2021年12月至2022年3月：分析和实验常见的红外图像增强算法，并对其性能进行比较和评估。

（3）2022年4月至6月：优化最有效的红外图像增强算法，应用于实验并进一步探索其性能。

【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR文档详解）

【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR⽂档详解）【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR⽂档详解）1. 为什么红外系统中图像⼤多是14bit（甚⾄更⾼）？⼀个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别，以及其对最⼩等效温差指标。

⾸先是探测的范围，就是常说的动态范围，意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围。

然后是最⼩等效温差，意思是探测器能够检测到的最⼩温度差。

这就好⽐⼀把尺⼦，有两个重要指标。

第⼀，就是尺⼦的量程，意思是它能丈量多少长度范围的物体；第⼆，就是尺⼦的最⼩刻度，就是它能够分辨多少精度的长度。

在⾃然界中，红外信号不同于可见光，动态范围⽐较宽，⽽且物体信号的差异⽐较⼩。

所以我们需要⾼bit的ADC（模数转换器）去采集红外信号。

常⽤的ADC位宽有：12bit 、14bit 、16bit。

2. 相机的14bit数据怎么显⽰？许多模拟和数字视频接⼝都要求是8位,⽽且⼈类只能识别图像中约128级灰阶（7位）。

要想将显⽰14位数据，就得将动态范围有效地限制到256级灰阶。

因此，需要⼀种从14bit到8 bit的对应关系或者⽅法。

⼀般常⽤的就是“滑位显⽰”，⽐如Camera link采集卡上显⽰采集到的超过8位的灰度图像。

但是在红外图像中，不能采取该办法。

“滑位显⽰”⽅法显⽰⾼8位的数据，那么低位的数据就被舍弃，这样的显⽰必然会丢失细节。

所以这种⾼动态范围的红外图像显⽰并不是那么简单，既然相机“看到”了，并不⼀定可准确不失真的显⽰，让⼈眼也“看见”。

3. DDE算法的提出为了解决这14bit⾄8bit显⽰的问题，既要能够保障图像的整体信息，⼜能够保障图像的细节既可能被保留。

FLIR 提出了⼀种算法，帮助⽤户解决在⾼动态范围场景中克服低对⽐度⽬标检测的难题。

FLIR称之为数字图像细节增强（DDE）。

FLIR在《Technical Note --DDE 》对其描述如此：“DDE是⼀种改进的⾮线性图像处理算法，可以保留⾼动态范围图像中的细节。

红外图像噪声滤波对比度增强算法

ｆｎｔｎＴｅｍｅｇｎｅｏｒｙｃｌｏｌａｏｄｂｈｍｐｏｅｌｏｉｍ，ｈｈｐｓｓｔｅａｊｃｎｕｃｉ．ｈｒｅｃｆｇａｓａｓｃｕｄｖｉｙｔｅｉｒｖｄａｒｏｅｇｔｈｗｉｏｓｓｈｄｅｔｃｅａ
第３９卷第４期
Ｖｏ１Ｏ４．Ｎ．３９
红外与激光工程
ＩｆａｅｎｓｒＥｎｉｅｒｎｎｒｄａｄＬａｅｇｎｅｉｇｒ
２１年８月００
Ａｕｇ２０．０１
红外图像噪声滤波对比度增强算法
白俊奇，陈钱，王娴雅，惟贤钱
ＢＡＩＪｎｑ，ｕ —ｉＣＨＥＱｉｎＷＡＮＧａ —ａＮａ，Ｘｉｎｙ，ＱＬｒＷｅ－ｉｎ￣，ｉｘａ
（ｃｏｌｏｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉｇａｄＯｐｏｌｔｎｃｅｈｏｏｙＮａＪｇＵｉｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＳｈｏｆＥｅｔｉｎｉｅｒｎｔｅｒｉｓＴｃｎｌｇ，ｎｉｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｎｅｃｏｎｔ
Ｃｏｔａｔｅｈｎｅｅｌｏｎｔａｇｒｔｍｏｎｒｒｄｉｇｎｂａｅｎｎｏｓｌｅｉｍｏｅｓｄｏｉｅｆｔｒｎｇｉｄｌ
ｇａａｕｎｅｒｐｘｌ，ｔｅｅｏｅｔｅｄｔｉｆｉａｅｃｎｂｅａｎｄ．Ｓｍｕａｉｎｅｐｒｍｅｔｈｗｒｙｖｌｅａｄｆｗｅｉｅｓｈｒｆｒｈｅａｌｏｍｇａｅｒｍｉｅｓｉｌｔｘｅｏｉｎｓｓｏｔｅｐｏｓｄａｇｒｔｍａｎａｃｍａｅｃｎａｔｒｓｒｅｌｃｌｄｔｉｓｅｆｃｉｅｙｎｓｖｌａｌｈｒｐｏｅｌｏｈｃｎｅｈｎｅｉｇｏｔｓ，ｐｅｅｏａｅａｌｆｅｔｖｌ，ａｄｉａｕｂｅ．ｉｒｖ

基于MSR结合权值直方图的红外图像增强算法

ＩｌｍｅｔｍｕｔｓａｅＲｅｉｅ（Ｒ）ａｇｒｔｍｏｌｒｇｌｗｒｑｅｃｏｓ，ａｗｈｌ，ｈｒｄｅｔｍｐｅｎｌ —ｃｌｉｔｘＭＳｎｌｏｈｆｒｆｔｉｏｆｅｕｎｙｎｉｅＭｅｎｉｔｅｇａｉｎｉｉｅｎｅ
摘要：针对红外图像对比度低、细节较差的特点，提出了一种基于ＭＳＲ结合权值直方图的红外图像增强算法。首先利用多尺度ＲｔｅＭＳｅｎｘ（Ｒ）算法，滤除低频噪声，然后再通过数学形态学方法得到ｉ图像梯度信息，结合灰度值计算出灰度统计权值，最后将此权值应用于图像直方图均衡算法中，得到增强后图像。实验表明：该算法能够有效增强整体图像，同时较大地提升了图像细节，并且易于工程
ＨＥＭｉｇｎ，ＷＡｎ —ａ，ＷＵｉｎ，ＧＵｎ，ＬＮＧＸｉｇｓｉＱａｇＯＤｏｇＯＮＧＹｎｆｕ — ｕ
（ａｆｒｎｒｒｄａｄＩａｉａｉａｉｎＴｃｎｌｇｅｒｆｎｅＦｒｅｏｍｎｃｄｍ，ｈｎｚｏ５０２ＣｉａＬｂｏｆａｅｎｇｎＮｖｔｅｈｏｏｉＡｉＤｅｅｓｏｃｓｍａｄＡａｅｙＺｅｇｈｕ４０５，ｈｎ）ＩｍｇｇｏｓＣ
第３卷第１期２０
ＩｆａｅｅｈｏｏｙｎｒｄＴｃｎｌｇｒ
Ｖｌ１３Ｎｏ．００．２１０ｃ．２０ｔ０ｌ
基于ＭＳ结合权值直方图的红外图像增强算法Ｒ
贺明，王新赛，吴强，郭东，龙云富
（空兵指挥学院红外与成像制导技术实验室，河南郑州４０５）防５０２

基于Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法

ＰＮｈｕＺＡａ— ｎＥＧＺｏ，ＨＯＢｏｊｕ
（ｃｏｌｆｎｒｔｎａｄＥｅｔｎｃ，ｅｉｓｔｔｏｅｈｏｇ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ）ＳｈｏｏｆｍａｏｎｌｒｉｓＢｉｎＩｔｕｅｆｃｎｌｙＢｉｎ００１ＣｉａＩｏｉｃｏｊｇｎｉＴｏｊ
Ｃｎｏｒｔｔｎｆｒｓｐｒｒｄｏｈｒｇｎｌｉｆｒｄｉｇｗａｂａｎｌｗ— ａｓｓｂａｄａｄｂｎ・ａｓｓｂｏｔｕｌｒｓｏｅａｍｉｅｏｍｅｎｔｅｏｉａｎｒｅｍａｅ，ｅｃｎｏｔｉｏｐｓｕｂｎｎａｄｐｓｕ — ｆｉａ
与模糊理论的红外图像增强算法。首先对图像进行Ｃｎｕｌ变换，到多尺度多方向的低通ｏｔｒｔｏｅ得子带和带通子带。对低通子带，行基于子带系数最大最小值的线性变换，高图像的整体对进提
比度；于带通子带，对先估计噪声阈值，子带系数进行抑制噪声处理，对然后通过模糊增强算
・红外技术・
基于Ｃｎｏｒｔ换和模糊理论的红外图像增强算法ｏｔｌ变ｕｅ
彭洲，保军赵
（北京理工大学信息与电子学院，北京１０８）００１
摘
要：外图像具有噪声大、比度低等特点，对该特点，出了一种基于Ｃｎｏｒｔ红对针提ｏｔｌ变换ｕｅ

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红外增强算法
1. 简介
红外增强算法是一种用于提高红外图像质量和增强目标检测能力的图像处理算法。

红外图像是通过红外传感器获取的，其灰度范围相对较窄，细节不够清晰。

而红外增强算法能够通过对图像进行增强处理，使得目标物体在红外图像中更加明显，提高图像质量和可视化效果。

2. 红外图像特点及挑战
红外图像具有以下特点和挑战：
•低对比度：由于红外传感器的灵敏度限制，红外图像的对比度较低，目标物体与背景之间的差异不明显。

•噪声干扰：由于环境因素以及传感器本身的噪声等原因，红外图像中常常存在各种噪声干扰。

•细节模糊：由于分辨率有限以及传感器响应特性等因素，红外图像中的细节往往不够清晰。

这些特点和挑战给目标检测、识别和跟踪等应用带来了困难，因此需要使用红外增强算法对红外图像进行处理。

3. 红外增强算法的基本原理
红外增强算法主要包括以下几个步骤：
3.1 去噪
由于红外图像中常常存在各种噪声干扰，首先需要对图像进行去噪处理。

常用的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。

这些方法能够有效地降低图像中的噪声，并提高图像质量。

3.2 增强对比度
为了提高红外图像的对比度，可以使用直方图均衡化等方法。

直方图均衡化能够将图像的灰度级分布拉伸到整个灰度范围内，使得目标与背景之间的差异更加明显。

3.3 锐化增强
为了提高红外图像中目标物体的边缘细节，可以使用锐化增强技术。

常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和梯度增强等。

这些方法能够使得目标轮廓更加清晰，细节更加突出。

3.4 空间滤波
空间滤波是一种基于图像局部邻域的增强方法，通过对图像的像素进行加权平均或者差分运算，可以提高图像的细节信息。

常用的空间滤波方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。

这些方法能够平滑图像并增强细节。

4. 红外增强算法的应用
红外增强算法在军事、安防、医学等领域有着广泛的应用。

4.1 军事应用
红外传感器广泛应用于军事领域，如夜视仪、导弹制导系统等。

通过对红外图像进行增强处理，可以提高目标检测和识别能力，帮助士兵在夜间或者恶劣环境下获取更清晰的目标信息。

4.2 安防应用
红外摄像机在安防领域中得到了广泛应用。

通过对红外图像进行增强处理，可以提高监控系统的目标检测和跟踪能力，减少误报率，并且能够在低光照环境下提供更清晰的图像。

4.3 医学应用
红外成像技术在医学领域中有着重要的应用价值。

通过对红外图像进行增强处理，可以提高医生对疾病的诊断能力，帮助发现潜在的异常情况，并且能够在无创检测中起到重要作用。

5. 总结
红外增强算法是一种用于提高红外图像质量和增强目标检测能力的图像处理算法。

通过去噪、增强对比度、锐化增强和空间滤波等步骤，可以有效地改善红外图像的质量，并提高目标检测和识别能力。

红外增强算法在军事、安防和医学等领域具有广泛的应用前景，能够为相关行业带来巨大的益处。