红外图像去雾增强：提升室外对比度的创新方法

本文主要探讨了"基于去雾模型的红外图像对比度增强"这一主题，针对室外模糊的红外图像处理问题，研究人员提出了一种创新的图像增强方法。此方法源于对可见光去雾技术的深入理解和红外图像特性的结合。首先，他们采用了三级高斯金字塔分解扩展策略，这是一种高效的图像处理技术，通过快速均值滤波来获取透射率的初步估计，这有助于去除图像中的雾气效应，使得图像变得更加清晰。 接下来，作者利用图像的统计信息，对透射率进行自适应细化处理，这一过程旨在进一步精确地恢复出无雾的红外图像。这种方法能够根据不同区域的特性调整增强效果，确保图像细节的准确保留和层次感的提升。值得注意的是，由于无雾图像可能整体亮度较低，作者引入了背景抑制的分段对比度增强技术，以解决这个问题，使得增强后的图像不仅在细节上更鲜明，视觉效果也更为出色。 实验结果显示，经过这种增强处理，红外图像的对比度得到了显著提升，人眼观察到的图像质量和层次感都有所改善。客观的性能评估证明了该算法在增强红外图像对比度方面的有效性。此外，该算法在嵌入式平台上测试的运行时间仅为28毫秒，表明它具有实时处理红外图像的能力，这对于实时应用，如无人机监控、安防系统等具有重要意义。 这篇文章提供了一个实用且高效的红外图像处理解决方案，对于提升红外图像质量，尤其是在复杂环境下的视觉感知，具有很高的价值。关键词包括图像处理、红外图像增强、去雾模型以及均值滤波，这些都是理解文章核心技术和方法的关键点。