基于引导滤波的高动态红外图像增强处理算法

葛朋, 杨波, 毛文彪, 陈绍林, 张巧燕, 韩庆林

葛朋, 杨波, 毛文彪, 陈绍林, 张巧燕, 韩庆林. 基于引导滤波的高动态红外图像增强处理算法[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1092-1097.
引用本文: 葛朋, 杨波, 毛文彪, 陈绍林, 张巧燕, 韩庆林. 基于引导滤波的高动态红外图像增强处理算法[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1092-1097.
GE Peng, YANG Bo, MAO Wenbiao, CHEN Shaolin, ZHANG Qiaoyan, HAN Qinglin. High Dynamic Range Infrared Image Enhancement Algorithm Based on Guided Image Filter[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1092-1097.
Citation: GE Peng, YANG Bo, MAO Wenbiao, CHEN Shaolin, ZHANG Qiaoyan, HAN Qinglin. High Dynamic Range Infrared Image Enhancement Algorithm Based on Guided Image Filter[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1092-1097.

基于引导滤波的高动态红外图像增强处理算法

详细信息
  • 中图分类号: TN911.73

High Dynamic Range Infrared Image Enhancement Algorithm Based on Guided Image Filter

  • 摘要: 主要论述了一种基于引导滤波器图像分层的高动态范围红外图像增强算法,通过引导滤波器将原始红外图像分解成基本层和细节层,再对它们分别采用相应的 γ 变换进行压缩,最后按照一定比例将两部分重新合成,从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示.引导滤波器不依赖于滤波半径与图像灰度值范围,执行效率更高,计算速度更快;另外,引导滤波器是局部线性模型,边缘保持特性更好,能克服其他滤波器在图像灰度变化比较剧烈的边缘易出现梯度翻转,造成图像出现"伪边缘"的缺陷.实验结果表明,通过本算法增强后的红外图像,不论是人眼的主观评价还是客观评价,都具有较强的细节增强能力和较佳的视觉表现,且具有实时处理的前景.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 刘红亮,赵汝进,林玲,钟建勇. 一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现. 半导体光电. 2023(01): 128-133 . 百度学术
    2. 李增刚,王正彦,毛菲菲. 基于FPGA的BP神经网络识别系统设计. 青岛大学学报(工程技术版). 2019(03): 44-51 . 百度学术
    3. 李志海,张春平,王子壬,侯永刚,严洪翔,周永真,白杨. 结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用. 电力信息与通信技术. 2018(12): 62-67 . 百度学术

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