【摘 要】
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如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素;然后计算压缩映射模型;最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图
【基金项目】
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面向公共卫生疫情防控的红外测温图像人工智能检测关键技术研究(2020010602011989)。
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如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素;然后计算压缩映射模型;最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图像对比度时,能有效抑制背景噪声。通过实验对比,结果表明,本文所提出的算法更能较好地突出图像的细节,增强图
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