红外图像去雾增强：提升清晰度与对比度

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。作者针对户外模糊的红外图像处理问题，提出了一个创新的图像增强方法，特别借鉴了可见光去雾技术，并对其进行适应性和优化。首先，通过三级高斯金字塔分解和扩展，实现了图像的快速均值滤波，这种方法有助于获取图像的透射率粗略估计。这种方法考虑到了红外图像的特性，因为红外图像在遇到雾气时会失去清晰度，而透射率的估计是去雾过程的关键步骤。 接下来，文章引入图像统计信息来进一步精细化透射率的估计。通过分析图像的内在模式和分布，算法能够更准确地确定哪些区域受到了雾的影响，以及雾的程度，从而恢复出接近于无雾状态的图像。这种自适应方法提高了增强过程的精度，确保了图像细节的保留。 然而，由于无雾图像通常整体亮度较低，因此作者还采用了背景抑制的分段对比度增强策略。这种方法根据图像的不同区域调整增强程度，增强了图像的对比度，使得层次感更加丰富，视觉效果显著提升。实验结果显示，经过这种增强处理后的红外图像，不仅细节更加明显，而且人眼观察时的主观感受也非常好。 客观测评结果显示，该算法在增强红外图像对比度方面表现出色，能够在实时环境中应用。尤其是在嵌入式平台上，整个处理过程耗时仅为28毫秒，这证明了其高效性和实用性。因此，本文的方法对于提高红外图像的质量，尤其是在监控、遥感等领域的应用具有重要意义。 这篇研究的核心知识点包括：红外图像去雾模型的原理和优化，透射率估计的实现方法，图像统计信息的应用，以及分段对比度增强技术的具体实施。这些技术的结合使得红外图像在复杂的天气条件下也能获得清晰的视觉效果，为实际应用提供了强大的支持。