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基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法
文献摘要：
现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题.针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法.首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像.综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵(IE),熵增强(EME)和平均梯度(AG)3个指标都有较优的计算结果.基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求.
文献关键词：
红外图像;引导滤波;细节增强;直方图均衡
中图分类号：
作者姓名：
胡家珲;詹伟达;桂婷婷;石艳丽;顾星
作者机构：
长春理工大学 电子信息工程学院,吉林 长春 130000
文献出处：
引用格式：
[1]胡家珲;詹伟达;桂婷婷;石艳丽;顾星-.基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法)[J].红外技术,2022(10):1082-1088
A类：
B类：
加权引导滤波,红外图像增强,增强方法,带转,分层处理,多幅,细节信息,基础层,Markov,Possion,最大后验概率,Gamma,校正算法,层进,自适应直方图均衡,均衡算法,对比度拉伸,线性融合,细节增强,增强效果,图像边缘,纹理信息,比较突出,信息熵,IE,熵增,EME,平均梯度,AG
AB值：
0.389168
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