融合边缘信息的对比度增强算法

基金项目: 中国自然科学基金项目(61701069)%中央高校基本科研业务费专项资金资助(3132019200)

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Contrast Enhancement Algorithm for Edge Information Fusion

摘要: 针对红外图像中对比度低,细节不清晰,视觉效果模糊等问题,提出一种结合边缘信息的对比度增强算法.首先,使用引导滤波将原始红外图像分解为基础图像和细节图像,并且通过使用对比度限制的直方图均衡来处理基础图像,提高图像对比度,克服"过度增强"现象;利用Gamma变换处理细节图像,增强细节信息;再将处理后的两幅图像融合成图ImageSD;然后为了有效地改善ImageSD的亮度不均匀的现象,对原始图像进行自适应直方图均衡和拉普拉斯锐化滤波;最后,将两个图像进行线性加权并融合以重建出最终的红外图像.结果表明,该方法可以更好地提升原始图像的对比度,丰富细节信息.
- 图像增强 /
- 引导滤波 /
- 限制对比度的直方图均衡化 /
- 锐化滤波 /
- 融合边缘信息

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