激光与红外

北大核心,CA,JST,CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:11-2436/TN

国际刊号:1001-5078

激光与红外杂志2024年第5期:基于引导滤波分层的宽动态范围红外图像细节增强算法

发布日期:

作者:文洪青

单位:;

关键词:红外图像;滤波分层;AC显著模型;梯度域导向滤波;Sigmoid压缩

基金:国家自然科学基金项目(No.62066047)资助。

针对宽动态范围红外图像在视觉效果方面出现的对比度低、细节信息不凸显及整体清晰度较差问题,本文提出了一种基于引导滤波分层的宽动态范围红外图像细节增强算法。该算法采用方差决策加权引导滤波对原图作分层,得到了更接近原图的基础层和更精细的细节层。为提高基础层的对比度,首先改进CLAHE的全局剪切点提升增强效果,然后基于AC视觉显著模型指导全局和改进局部直方图的融合,合理兼顾了图像背景和目标;为有效加强细节信息,基于多尺度加权引导滤波得到了信息更全面的新细节层,接着采用梯度域导向滤波对其消噪,再由Sigmoid函数压缩强边缘并突显细微目标,最后将两层信息融合并输出。实验结果表明,该算法在主观视觉和定量指标上均强于对比算法,且自适应强,鲁棒性好。

来源:2024年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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