红外图像增强：伪中值滤波与小波变换结合的算法

"基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法 (2013年) - 王学伟，王世立，李珂 - 海军航空工程学院控制工程系" 该资源是一篇发表在《激光与红外》2013年第1期的工程技术论文，主要探讨了如何提升红外图像的对比度和信噪比。作者提出了一个创新的红外弱小目标增强算法，结合了伪中值滤波和小波变换的技术。 在红外图像处理中，常见的问题是图像对比度低和信噪比较低，这使得识别图像中的微小目标变得困难。为了解决这些问题，论文提出了以下步骤： 1. 伪中值滤波：这是一种改进的中值滤波器，用于去除红外图像中的噪声。传统的中值滤波在处理边缘时可能会导致图像细节损失，而伪中值滤波则在一定程度上解决了这个问题，它在保持边缘的同时能有效滤除椒盐噪声和其他类型的斑点噪声。 2. 小波变换：在滤波后，论文应用了小波变换将图像从空间域转换到小波域。小波变换具有多分辨率分析能力，能够将图像分解为不同频率的成分，这对于后续的噪声分离和细节提取非常有用。 3. 小波系数处理：小波系数表示图像在不同尺度和方向上的特征。论文中，小于阈值的系数被视为可能的噪声，采用基于邻近系数保留的方法进行滤波，避免误将小目标判断为噪声并删除。大于阈值的系数则被认为是图像的重要信息，进行非线性增强，以提高图像的对比度和突显目标。 4. 图像重构：最后，通过逆小波变换将处理过的系数重新组合成图像，得到去噪且增强后的红外图像。实验结果表明，这种算法提高了图像的视觉效果，增强了小目标的可识别性，更加符合人类视觉系统的需求。 这篇论文的贡献在于提供了一种新的红外图像处理策略，可以有效增强弱小目标的可见性，这对于军事和航空航天领域的目标检测、跟踪等应用具有重要意义。同时，该方法也为红外图像处理领域的研究提供了新的思路和技术手段。