基于图像分层和动态压缩的图像细节增强算法研究

摘要

由于成像原理以及探测器件的限制，红外图像一般存在对比度低、图像细节不清晰等劣势，因此红外图像增强处理是极为重要的一个环节。红外图像通常采用12位或更高位进行数据量化，但却采用8位数据进行显示，在此过程中可能存在细节信息丢失，因此研究高动态范围的红外图像细节增强成为红外图像增强的发展趋势。
　　本文在分析了传统红外图像增强处理的各种方法原理以及其优缺点之后，提出了基于图像分层和动态压缩的图像细节增强算法。文中首先对比分析了几种双边滤波的加速方案，最终论证和采用提升余弦的数学方法，并在算法中再次进行了近似灰度级动态范围和级数截断的优化加速;同时利用图像梯度信息以及像素位置信息对背景图进行了优化的加权直方图动态压缩处理;最后针对双边滤波后图像残存椒盐噪声的特性提出伪中值滤波方法进行滤波处理。本文论证设计了新DDE算法并对其结果进行了效果分析，证明了此算法在有效的提高图像对比度的同时，也很好的保存了图像细节信息。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 红外成像系统概述

1．2 红外图像特点分析

1．3 红外图像细节增强算法

1．4 本文工作安排及结构

第二章 红外图像增强算法

2．1 红外图像增强概述

2．2 传统典型增强方法

2．2．1 反锐化掩模

2．2．2 频域增强

2．2．3 小波域增强

2．2．4 伪彩色增强

2．3 本章小结

第三章 基于图像分层和动态压缩的图像细节增强算法

3．1 图像分层

3．1．1 保持图像边缘的滤波方法

3．1．2 快速双边滤波

3．2 动态范围压缩显示技术

3．2．1 动态范围的压缩显示

3．2．2 加权直方图均衡

3．3 噪声滤除

3．3．1 常规去噪方法

3．3．2 改进中值滤波去噪方法

3．4 本章小结

第四章 新DDE算法设计与结果分析

4．1 新DDE算法设计

4．2 图像显示质量评价

4．2．1 主观评价

4．2．2 客观评价

4．3 算法处理效果分析评价

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

致谢

参考文献