小波变换与直方图均衡结合的红外图像增强方法

"基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强算法" 本文主要探讨了红外图像增强的策略，特别是在解决红外图像低分辨率、低对比度和视觉效果不佳的问题上。作者尹士畅和喻松林提出了一种结合小波变换和直方图均衡化的算法，以改善传统直方图均衡化方法可能造成的图像细节丢失和噪声增强问题。 红外图像由于其自身的特性，如较低的分辨率和对比度，往往在视觉识别和分析中存在困难。传统的图像增强方法，如直方图均衡化，虽然可以提升整体对比度，但可能会导致图像细节信息的损失，并且可能增强图像中的噪声。为了解决这些问题，研究者引入了小波变换这一工具。 小波变换是一种多尺度、多分辨率的信号分析方法，能够对图像进行精细分解，将图像信息分布在不同的频域层次。通过小波变换，可以分别对图像的细节信息和全局结构进行独立处理，这样在增强图像的同时，能更好地保留图像的局部特征和细节。 结合直方图均衡化，该算法首先使用小波变换对红外图像进行分解，然后在每个分解层应用直方图均衡化来提高对比度。直方图均衡化是通过重新分配像素值，使得图像的灰度级分布更加均匀，从而提升图像的整体对比度。由于在小波域中操作，这种方法可以在不显著增加噪声的情况下，有针对性地增强图像的特定部分。 在Matlab环境下，研究人员进行了仿真验证，结果显示，这种结合小波变换和直方图均衡化的算法能有效地提升红外图像的质量，增强其视觉效果，同时减少了细节信息的损失和噪声的增强。实验结果支持了这种新方法的有效性和实用性，尤其适用于红外图像的分析和处理。 该研究为红外图像增强提供了一个新的思路，通过结合两种不同的技术，实现了在保持图像细节的同时增强图像对比度，这对于红外图像的识别和分析，特别是在人脸识别算法等领域，具有重要的理论和实际意义。中图分类号和文献标识码表明这是一项属于信号处理领域的科研成果，对于相关领域的研究者和技术开发者具有参考价值。