【摘 要】
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针对传统红外图像动态范围压缩和对比度增强方法对原始图像信息保留不足的缺点,提出了一种基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法。利用自适应高斯核函数
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院大学;
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程国防科技创新重要项目(YYYJ-1122)
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针对传统红外图像动态范围压缩和对比度增强方法对原始图像信息保留不足的缺点,提出了一种基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法。利用自适应高斯核函数卷积原始红外图像的直方图,用平滑后直方图的一阶导实现原始直方图灰度分割,用分割结果计算得到最优的非线性映射曲线参数,得到增强后的低动态范围图像。对大量的红外图像进行了实验并对增强效果进行了定性和定量评价。结果表明,相较于目前已有的方法,该方法在最小化图像增强前后均方误差的同时,明显改善了图像的整体视觉效果;该方法处理速度快、自动化程度高,适合红外图像视频的实时处理。
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