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一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法

胡窦明,  赵海生,  李云川,  潘超,  柳继勇,  LIU Ji-yong

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文章导航 > 红外技术  > 2014 >  (3): 205-209
胡窦明, 赵海生, 李云川, 潘超, 柳继勇, LIU Ji-yong. 一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法[J]. 红外技术, 2014, (3): 205-209.
引用本文: 胡窦明, 赵海生, 李云川, 潘超, 柳继勇, LIU Ji-yong. 一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法[J]. 红外技术, 2014, (3): 205-209.
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HU Dou-ming, ZHAO Hai-sheng, LI Yun-chuan, CHEN Ying-yan, PAN Chao, LIU Ji-yong. A New Approach to Infrared Image Adaptive Matching Enhancement Based on Characteristics Classification[J]. Infrared Technology , 2014, (3): 205-209.
Citation: HU Dou-ming, ZHAO Hai-sheng, LI Yun-chuan, CHEN Ying-yan, PAN Chao, LIU Ji-yong. A New Approach to Infrared Image Adaptive Matching Enhancement Based on Characteristics Classification[J]. Infrared Technology , 2014, (3): 205-209.
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一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法

  • 昆明物理研究所,云南 昆明,650223

  • Kunming Institute of Physics, Kunming 650223, China

  • 中国科学院昆明物理研究所

  • 昆明物理学会

详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

A New Approach to Infrared Image Adaptive Matching Enhancement Based on Characteristics Classification

    摘要
  • 摘要: 提出了一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法。先对大量红外图像的特点做深入分析，对图像进行归纳分类，共分为4类，并用状态空间特征参量表征。针对这些不同特点的红外图像，研究与之相匹配的增强算法。最终完成针对不同的红外图像，自动判断图像类型，并选择相应的参数和算法做增强处理，达到增强算法自适应匹配目的。这样有针对性地对不同特征的红外图像进行增强，提高了增强算法的适用范围。经过MATLAB验证得算法可行，并且增强效果很好。
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