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基于多尺度的高动态红外图像增强算法

朱道广,  隋修宝,  朱才高,  刘宁,  陈钱

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文章导航 > 红外技术  > 2013 >  (8): 476-481,486
朱道广, 隋修宝, 朱才高, 刘宁, 陈钱. 基于多尺度的高动态红外图像增强算法[J]. 红外技术, 2013, (8): 476-481,486.
引用本文: 朱道广, 隋修宝, 朱才高, 刘宁, 陈钱. 基于多尺度的高动态红外图像增强算法[J]. 红外技术, 2013, (8): 476-481,486.
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ZHU Dao-guang, SUI Xiu-bao, ZHU Cai-gao, LIU Ling, CHEN Qian. Enhancement Algorithm for High Dynamic Range Infrared Image Based on Multi-scale Processing[J]. Infrared Technology , 2013, (8): 476-481,486.
Citation: ZHU Dao-guang, SUI Xiu-bao, ZHU Cai-gao, LIU Ling, CHEN Qian. Enhancement Algorithm for High Dynamic Range Infrared Image Based on Multi-scale Processing[J]. Infrared Technology , 2013, (8): 476-481,486.
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基于多尺度的高动态红外图像增强算法

  • 南京理工大学 光电工程国防重点学科实验室,江苏 南京,210094

  • 南京理工大学

基金项目: 南京理工大学自主科研专项计划资助项目，编号2011YBXM74；江苏省自然科学基金，编号BK2011698。
详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

Enhancement Algorithm for High Dynamic Range Infrared Image Based on Multi-scale Processing

    摘要
  • 摘要: 　　红外图像通常具有很高的动态范围，数字量化位数一般大于或等于14 bit，这样的高动态图像既包含大的信号变量也包含较小的低对比度细节，这对于人眼的理解和显示设备的渲染都是不能接受的。在多尺度和边缘保留型滤波器的框架下，提出了一种改进的红外图像增强算法。首先是应用加权最小二乘滤波器对原始图像进行边缘保留式的图像多尺度分层操作，然后分别对得到的多层细节图像和残留模糊图像进行处理，使细节得到适当的放大，而残留层得到压缩，最后再把细节层和残留层合并，得到最终用于显示的低动态范围图像。该方法可以较好的保留红外图像细节，同时避免或削弱由细节分离操作所带来的合成图像中的光晕和梯度反转现象。
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