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一种自适应红外图像增强技术
一种自适应红外图像增强技术
自适应红外图像增强
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2012-02-08
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一种自适应红外图像增强技术，提出了一种红外图像增强的技术
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一种基于高斯混合模型的红外图像自适应均衡和对比度增强算法 (2012年)
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从红外图像的特性出发，分析了红外图像的直方图、噪声、分辨率及对比度等本质属性，在此基础上，针对红外图像信噪比高、对比度低的缺点，以高斯混合模型的参数设想和高斯分布的特定规律来模拟红外图像的像素分布和动态区间，通过对分割到高斯混合模型后的图像信息进行相应的变换，来实现对红外图像的自适应均衡和对比度增强处理。实验效果表明，图像亮度和对比度增强明显，并很好地保留和增强了图像细节，整幅图像的视觉效果得以显
一种改进的红外图像增强算法
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亮度保持和细节增强的红外图像增强方法
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针对红外图像对比度低和细节信息少的特性，提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层，在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持，在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真，再恢复到原来灰度空间。研究结果表明：该算法可保持整体明暗视觉效果，同时，原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强.
红外图像去噪增强算法论文和代码合集.zip
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较为全面的介绍了红外图像增强技术，主要分频域及空域两种方式，对红外所成图像进行相应处理
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增强包括：灰度拉伸、图像均衡化、直方图规定化. ERDAS提供以下几种辐射增强功能：1 查找表拉伸；2 直方图均衡化；3 直方图匹配；4 亮度反转；5 去霾处理；6降噪处理；7 去条带处理等。
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随着红外技术日新月异的发展，红外技术在军事及人们日常生活中有着越来越广泛的应用。但由于红外探照灯及红外探测器件的限制，红外成像系统的成像效果仍然不够理想。在民用监测应用中，主要表现为夜视距离近，图像背景与被监测目标之间对比度模糊，被监测目标细节难以辨认，图像特征信息不明确等方面。为使图像更适于人眼观测、适用于图像后续目标识别及跟踪处理，有必要在红外图像采集和处理上做进一步的研究，来增强红外图像视觉
基于去雾模型的红外图像对比度增强
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主要对去雾模型的红外图像对比度增强，进行了讲述，感兴趣的小伙伴可以看看
一种图像增强技术的实现
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不均匀光照和低对比度图像的增强技术实现，对图像中低灰度值区域和高灰度值区域分别进行增强，改善增强结果，避免了过度增强
一种图像增强技术算法
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关于图像增强的算法，578523154813163202326+5892656+5465
一种新型自适应Retinex图像增强方法研究
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提出一种新的基于无限冲激响应( IIR) 低通滤波的Retinex 图像增强算法, 该算法具有边缘保留功能, 不会产生光晕效应, 而且计算量较小. 并将该算法与实数编码遗传算法相结合, 使其具有针对不同图像特点自适应选择参数的功能. 通过对低照度图像和雾天图像的实验表明, 该算法能够根据图像的特点自动选择出较合理的参数, 处理后的图像在清晰度和色彩上较MSR 及MSRCR 算法具有更好的效果.
基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强
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摘 要： 针对实际应用中红外图像的对比度较低、 存在噪声的缺点， 结合人的视觉特征 ， 在已有图像增强方法的基础上， 采用小波变换与 自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强．该方法不但解决了红外图像对 比度低的问题 ， 而且降低 了噪声， 突出了图像细节． 关键词 ： 红外 图像 ；小波变换 ；自适应直方 图均衡
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该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究，发现了其存在的问题，提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变換，增加了原Lee算法的普适性；其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明：新算法不仅具有较大的适用范围。而且能够有效地增强整个图像的对比度，提高图像的视觉效果。
基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法
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针对传统红外图像动态范围压缩和对比度增强方法对原始图像信息保留不足的缺点，提出了一种基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法。利用自适应高斯核函数卷积原始红外图像的直方图，用平滑后直方图的一阶导实现原始直方图灰度分割，用分割结果计算得到最优的非线性映射曲线参数，得到增强后的低动态范围图像。对大量的红外图像进行了实验并对增强效果进行了定性和定量评价。结果表明，相较于目前已有的方法，该方
基于加权直方图均衡的红外图像增强方法 (2013年)
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针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足，提出了一种改进的直方图均衡增强方法?先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整，其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小，对目标区高灰度级的直方图保持不变，然后进行均衡化处理?实验结果表明，本文提出的方法有效地压制了背景噪声，提高了目标对比度，综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法?
关于图像增强的一些代码
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关于光照不均匀图像的增强方法， 包括同态滤波图像增强，Retinex图像增强，单尺度Retinex增强等等
一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法 (2012年)
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为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法―――LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量
一种基于图像融合的红外图像增强新方法 (2005年)
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提出了一种红外图像增强的新方法，该方法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波，有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声，同时增强了目标和背景中的边缘成分。该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强，可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理。
红外图像增强：一种基于重力和侧向抑制网络的图像增强新算法。-matlab开发
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一种基于平稳小波域的红外图像增强方法 (2013年)
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针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点，提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法。对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减，幅值较大的边缘细节系数进行放大；对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理。实验结果表明，本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时，又能很好地抑制背景噪声，综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法。
基于SVD算法的红外序列图像增强技术研究_红外图像增强_红外_图像增强_
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基于SVD的红外目标增强，具有一定的参考意义，可以看看。
基于小波变换的一种红外图像增强算法 (2015年)
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图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明:此方法对比传
基于多重分形的红外图像增强技术
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基于多重分形的红外图像增强技术，提出了一种红外图像增强技术的方法，对红外处理很有帮助
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红外监控系统中图像增强技术的应用 (2012年)
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提出了分形布朗运动的方法增强红外监控图像，利用分形布朗运动模型分析红外图像每个像素并计算出分形维数，根据分形维数和人眼对像素的敏感程度对监控图像进行增强．通过红外监控系统的软硬件试验，人眼视觉特性被引入到监控系统中，图像突出增强了景物的轮廓，使得监控画面能够取得较好的观察效果，该方法能够解决红外监控系统图像边缘模糊可视性差的问题．
一种新的PDP低灰度级图像增强技术 (2011年)
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针对常规PDP显示中的低灰度级轮廓问题,提出了一种新的PDP低灰度级图像增强算法.该算法根据PDP线性离散化的显示特点利用图像的表现率动态选择多种子场的编码,减少了图像伽马变化过程中灰度级的细节损失.针对PDP实际输出亮度相对于输入灰度级有反转的现象进行了理论分析和算法处理,消除了低灰度图像灰阶反转的现象.利用误差扩散算法最大限度地重现了图像的细节.实际结果表明该算法能够减少低灰度级轮廓,其显示效
基于小波变换与图像增强技术的红外小目标检测 (2013年)
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提出了一种基于小波变换的单帧红外图像检测方法，将小目标检测问题简化为带通滤波的过程。该方法首先使用小波变换分解图像，直接舍去低频分量的背景，接着对提取出的三个高频成分分别进行小波分析，去除高频噪声，然后再对各高频分量进行重构，最后采用图像增强技术提高小目标灰度，进一步抑制干扰。计算机仿真结果表明，该方法能准确、高效地检测出小目标，并能克服一定的云层和建筑物干扰问题。
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