典型文献
基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法
文献摘要：
为了进一步提升红外图像的亮度和对比度,同时保持图像的自然效果,提出了基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法.用改进的双边滤波作为Retinex的中心环绕函数,以提取红外图像的低频和高频部分,即基础层和细节层.对基础层图像进行自适应于暗区像素占比的Gamma校正,以提升图像的亮度和清晰度,而对细节层图像进行自适应的分段线性拉伸,进一步提升图像的对比度.实验结果证明了本文方法的有效性,相对于现有的方法,本文方法增强后的视觉效果更清晰、细节信息更丰富.
文献关键词：
红外图像;图像增强;Retinex;自适应Gamma校正;线性拉伸
中图分类号：
作者姓名：
蔡美芳;万里勇
作者机构：
南昌工学院信息与人工智能学院,江西南昌330108;江西师范大学管理科学与工程研究中心,江西南昌330022
文献出处：
引用格式：
[1]蔡美芳;万里勇-.基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法)[J].光学技术,2022(04):486-491
A类：
B类：
Gamma,红外图像增强,图像增强算法,亮度,对比度,双边滤波,Retinex,环绕,基础层,应于,像素,清晰度,分段线性,线性拉伸,方法增强,视觉效果,细节信息
AB值：
0.290898
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