红外增强算法

文章编号：1002-8692(2008)S1-0143-03V i deo appl i eat i on&proj ect l …………，…，一一一——，—．—．——{k————；———．——二：：_i：一基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法王莉‘。

唐宏。

，胡伟‘(重庆邮电大学a．通信与信息工程学院；b．光电工程学院，重庆400065)论文【摘要】为了提高红外焦平面阵列的成像质量，提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法，该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声，并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理，提高了红外图像的对比度，有效地提高了红外图像的成像质量。

实验结果表明，利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰，细节完整，达到设计要求。

【关键词】红外焦平面阵列；非线性滤波；直方图均衡；图像增强处理【中图分类号】TN216【文献标识码】ASt u dy on I nf r ar ed I m age Enhancem ent B a se d o n A da pt i ve N on l i ne ar Fi l t er i ngW A N G L i。

，T A N G H ong"，H U W ei。

(4C oll ege of C o m m u ni cat i om and I nfor m at ion En gi n e e ri ng；6．C oll e g e of Ele c t ronic E ngi ne er i ng，C hon gqi ng U ni ve r si ty of Po s t s and T el eco m m uni cat i on s。

C hongqi n g400065，Chi na)【A bst r act】A nove l ef f ect i ve al g or i t hm f or enha nci ng i n f r ar ed i m a ge quali t y i s pr e sent ed w hi ch i s bas ed o n a speci a l co m bi nat i on of an adap t i ve non l i near fi l t e r a nd hi s t ogr am equM i za t i on．N onl i nea r f il te r ing t e chni que i s us ed f or t he sup pr es si on of noi s e．and t he i nlage enhancem ent pr oce ssi on i s i m pl e m e nt ed aft er t he supp r essi on of noi s e of i n f r ar ed f ocal pl ane ar r a ys(I R FPA)by usi n g hi s t ogr am equal i za t i on．ne new m e t hod C i Lr l bot h suppr ess t he noi s e ef fect ivel y of I R FP A a nd i ncr eas e t he contr as t of t he i nf rar ed i m a ge i n or der t o i m pr ove i nf r ar ed i m a ge qu al i t y．Si m ul a t i o ns i ndicat e t h at t he i nfr ared i m a ge s i gnal s det ai l a nd ed ges ar e pr e—ser ved a nd t he vi s ion e ff e ct i s i deal aft er t he new m e t hod proc es s ing．【K ey w or ds】IR FP A；nonl i near f i l t er i ng；hi s t ogr am equ al i za t i on；i m age enhancem ent pr oce ssi ng1引言非制冷红外焦平面成像系统是目前红外成像技术的主流，红外成像系统在军用和民用领域都得到广泛应用。

红外图像增强算法研究的开题报告1.研究背景红外成像技术在许多领域得到广泛应用，例如军事、航空、医学等。

与可见光成像相比，红外成像具有不同的物理特性和成像质量。

然而，由于环境条件和红外成像设备的限制，红外图像通常会受到许多因素的影响，并且可能会显示出低对比度、模糊以及信息不足等问题。

通过对红外图像进行增强可以有效提高其可视化效果和可分析性。

2.研究目的本研究旨在研究红外图像增强算法，以提高红外图像的质量和可视化效果。

我们将重点关注对比度增强、图像锐化和噪声消除等技术。

我们将探索不同的红外图像增强方法，并比较它们在不同情况下的效果。

该研究将为红外图像应用和相关研究提供有益的信息和指导。

3.研究内容和方法本研究将包括以下内容：（1）红外成像技术的基础知识和红外图像的特点分析。

（2）红外图像增强的常见方法分析，包括对比度增强、图像锐化和噪声消除等。

（3）对比常见红外图像增强方法进行实验分析，并基于不同指标对其进行性能比较，如峰值信噪比（PSNR）、图像清晰度和灰度级分布等。

（4）基于实验结果，选择并优化最有效的算法进行进一步研究和应用。

本研究将采用实验和分析的方法进行。

我们将使用不同的红外图像和情境进行测试和分析，收集数据并进行分析。

我们将使用各种工具和软件来支持我们的实验和分析，例如MATLAB、Python、ImageJ等。

4.预期成果本研究预计将实现以下成果：（1）基于不同的红外图像增强算法，制定红外图像增强框架，提高红外图像的可视化效果和可分析性。

（2）通过对比常见的红外图像增强方法，发现其性能优缺点，得出更好的实际应用算法。

（3）研究结果可用于指导相关的红外图像应用和其他相关领域的研究。

5.研究计划本研究计划如下：（1）2021年10月至11月：完成背景调研和文献综述，熟悉相关领域和方法。

（2）2021年12月至2022年3月：分析和实验常见的红外图像增强算法，并对其性能进行比较和评估。

（3）2022年4月至6月：优化最有效的红外图像增强算法，应用于实验并进一步探索其性能。

【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR⽂档详解）【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR⽂档详解）1. 为什么红外系统中图像⼤多是14bit（甚⾄更⾼）？⼀个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别，以及其对最⼩等效温差指标。

⾸先是探测的范围，就是常说的动态范围，意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围。

然后是最⼩等效温差，意思是探测器能够检测到的最⼩温度差。

这就好⽐⼀把尺⼦，有两个重要指标。

第⼀，就是尺⼦的量程，意思是它能丈量多少长度范围的物体；第⼆，就是尺⼦的最⼩刻度，就是它能够分辨多少精度的长度。

在⾃然界中，红外信号不同于可见光，动态范围⽐较宽，⽽且物体信号的差异⽐较⼩。

所以我们需要⾼bit的ADC（模数转换器）去采集红外信号。

常⽤的ADC位宽有：12bit 、14bit 、16bit。

2. 相机的14bit数据怎么显⽰？许多模拟和数字视频接⼝都要求是8位,⽽且⼈类只能识别图像中约128级灰阶（7位）。

要想将显⽰14位数据，就得将动态范围有效地限制到256级灰阶。

因此，需要⼀种从14bit到8 bit的对应关系或者⽅法。

⼀般常⽤的就是“滑位显⽰”，⽐如Camera link采集卡上显⽰采集到的超过8位的灰度图像。

但是在红外图像中，不能采取该办法。

“滑位显⽰”⽅法显⽰⾼8位的数据，那么低位的数据就被舍弃，这样的显⽰必然会丢失细节。

所以这种⾼动态范围的红外图像显⽰并不是那么简单，既然相机“看到”了，并不⼀定可准确不失真的显⽰，让⼈眼也“看见”。

3. DDE算法的提出为了解决这14bit⾄8bit显⽰的问题，既要能够保障图像的整体信息，⼜能够保障图像的细节既可能被保留。

FLIR 提出了⼀种算法，帮助⽤户解决在⾼动态范围场景中克服低对⽐度⽬标检测的难题。

FLIR称之为数字图像细节增强（DDE）。

FLIR在《Technical Note --DDE 》对其描述如此：“DDE是⼀种改进的⾮线性图像处理算法，可以保留⾼动态范围图像中的细节。