基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法

基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法

王群, 何永强, 周云川

文章导航 > 红外技术 > 2011 > 33(9) : 541-544. > DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.09.012

王群, 何永强, 周云川. 基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法[J]. 红外技术, 2011, 33(9): 541-544. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.09.012

引用本文:

王群, 何永强, 周云川. 基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法[J]. 红外技术, 2011, 33(9): 541-544. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.09.012

WAGN Qun, HE Yong-qiang, ZHOU Yun-chuan. The Infrared Image Enhancement Based on Wavelet Transformation and Lateral Inhibition Network[J]. Infrared Technology , 2011, 33(9): 541-544. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.09.012

Citation:

WAGN Qun, HE Yong-qiang, ZHOU Yun-chuan. The Infrared Image Enhancement Based on Wavelet Transformation and Lateral Inhibition Network[J]. Infrared Technology , 2011, 33(9): 541-544. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.09.012

基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法

军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄,050003
解放军军械工程学院

详细信息

中图分类号: TN911.73
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出版历程

The Infrared Image Enhancement Based on Wavelet Transformation and Lateral Inhibition Network

摘要: 针对红外图像存在的对比度差、信噪比低等问题,提出了一种基于小波和侧抑制网络的红外图像对比度增强算法.该算法首先利用小波变换法对图像进行小波分解,然后分别采用优化局部阈值和侧抑制网络法对分解后的高频系数和低频系数进行处理,最后进行小波重构,即得到增强后的图像.实验表明:该算法能够在实现图像增强的同时,较好地抑制图像噪声,并可以有效凸显图像的细节.
- 小波变换 /
- 侧抑制网络 /
- 对比度增强 /
- 局部阈值去噪

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