Gamma变换与多尺度细节增强的红外图像增强

摘要

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节不清晰等缺陷,提出了一种Gamma变换与多尺度细节增强的红外图像增强方法。该方法充分利用红外图像边缘细节的多尺度特性,用多尺度的引导滤波将红外图像分解为多尺度的细节层和基础层;对基础层进行自适应的Gamma变换,Gamma指数自适应于基础层图像亮区像素数与暗区像素数的比值,旨在适宜地调整红外图像的整体亮度,使得隐藏于暗区的图像信息得以正常显示;对多尺度的细节层分别进行四邻域的拉普拉斯增强,以提升多尺度细节信息的信号强度。实验数据证明,相对于部分最新的现有方法,本文方法具有更好的增强效果,增强图像的视觉感知效果更佳,客观的图像质量指标平均梯度和无参考图像质量指标均较高。