红外图像增强：加权直方图均衡方法

"基于加权直方图均衡的红外图像增强方法，2013年，龚昌来等人提出，通过加权函数调整红外图像灰度级直方图，改善背景噪声，提高目标对比度，优于传统直方图均衡方法。" 在红外图像处理领域，图像增强是一种重要的技术，用于提升图像的质量和视觉效果，特别是在低光照或者高噪声环境下。传统的直方图均衡化是一种常见的增强手段，它通过重新分布图像的灰度级来扩大图像的动态范围，从而提高图像的整体对比度。然而，对于红外图像，这种通用的方法可能无法很好地处理特定的问题，如背景噪声的抑制和目标区域的突出。 2013年，龚昌来、罗聪、杨冬涛和黄杰贤在《激光与红外》期刊上发表了一篇论文，提出了基于加权直方图均衡的红外图像增强方法。他们针对红外图像的特点，即背景通常占据较大比例且亮度较低，而目标区域亮度较高，设计了一种加权函数来调整图像的直方图。该函数旨在缩小背景区域（低灰度级）的直方图，减少背景噪声的影响，同时保持或增强目标区域（高灰度级）的直方图，以提高目标的对比度。 具体实现过程中，首先计算红外图像的原始直方图，然后根据加权函数对各灰度级的直方图进行调整。这个加权函数可能是非线性的，可以根据背景和目标的特性进行定制，例如，可以对低灰度级赋予较小的权重，使得这些灰度级在均衡化后的图像中占据更小的比例，从而减少背景的干扰。而对于高灰度级，由于通常对应于图像中的目标，因此可能保持其原有的分布，甚至赋予更大的权重，以确保目标的清晰度和可识别性。 经过加权直方图调整后，再进行直方图均衡化处理。这种方法能够更好地适应红外图像的特性，有效地压制背景噪声，同时增强目标区域，提高了整体图像的视觉质量和分析效果。通过实验比较，该方法被证明在噪声抑制和目标对比度提升方面优于传统的直方图均衡和双平台直方图均衡方法。 这种基于加权直方图均衡的红外图像增强方法为红外图像处理提供了一个新的思路，它结合了直方图均衡化的优点，并针对红外图像的特性进行了优化，对于红外成像系统和相关应用（如目标检测、跟踪等）具有重要的实用价值。