基于直方图重建的红外图像细节增强算法

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"这篇论文研究了一种基于直方图重建的图像细节增强算法,旨在解决大动态范围图像在8位量化显示时可能出现的图像模糊、细节丢失和弱小目标不可见的问题。通过重新分配图像直方图的统计值,保持图像细节,并减小相邻灰度级之间的差距,此算法提高了图像的清晰度。它结合了二维Gabor滤波器以模拟视觉感知系统,通过卷积运算得到平滑图像,并利用局部对比度增强技术强化图像细节。最后,将增强的中间结果线性映射为8位显示图像,以确保细节清晰可见。实验结果显示,与现有大动态范围图像数据压缩技术相比,该算法在量化后能保持高清晰度,避免图像细节和目标的丢失。" 在红外成像领域,由于探测设备生成的高动态范围图像数据远超过常规显示设备的8位显示能力,因此需要有效的数据压缩技术。常见的压缩方法分为线性和非线性两种,其中线性映射可能导致图像的整体模糊和细节丢失,特别是在图像细节与背景灰度差异小的情况下。非线性映射如对数映射和指数映射虽然能够改善某些情况,但可能仍存在不足。 论文提出的直方图重建图像细节增强算法,首先分析图像直方图的统计特征,通过对直方图的重新赋值,保留图像中的细微特征并减小相邻灰度级的差距,这有助于减少信息损失。接着,引入二维Gabor滤波器,该滤波器能模拟人类视觉系统的响应,通过与图像进行卷积处理,可以得到平滑的图像效果。然后,利用局部对比度增强技术,对图像的细节部分进行有针对性的增强,这一步骤有助于提升图像的局部对比度,使细节更加突出。最后,将经过增强的图像结果线性映射到8位显示范围内,确保在有限的显示位深下仍能保持丰富的细节。 实验比较表明,该算法在处理大动态范围图像时,相比于其他方法,能更好地保留图像的清晰度和细节,尤其适合于需要精确识别图像细节和弱小目标的场景,如红外探测系统。这为高动态范围图像处理提供了一个有效且实用的解决方案,对于提高红外图像的分析和识别能力具有重要意义。