【摘 要】
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为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州轻工业大学学科建设办公室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1406023;61502435);中原千人计划-科技创新领军人才项目(194200510016);河南省高校创新团队项目(19IRTSTHN013);河南省科技攻关项目(152102210350)资助
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为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equ
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