最优映射曲线在红外图像处理中的应用：动态范围压缩与对比度增强

"基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法" 本文主要探讨了一种新的红外图像处理技术，旨在解决传统方法在动态范围压缩和对比度增强过程中可能造成的原始图像信息损失问题。传统的红外图像处理方法往往在压缩动态范围和提升对比度时，无法有效地保留图像细节，这可能导致图像质量下降。为了改善这一状况，作者提出了基于最优映射曲线的红外图像处理算法。 该方法的核心是采用自适应高斯核函数对原始红外图像的直方图进行卷积，以实现直方图的平滑。平滑后的直方图一阶导数被用来执行灰度分割，以此确定图像的关键灰度级。根据分割结果，计算出最优化的非线性映射曲线参数，从而实现动态范围的压缩和对比度的增强。这种方法的目标是最大化图像增强过程中的信息保留，同时最小化增强前后图像的均方误差。 通过大量的实验，该方法在保持图像信息完整性的前提下，显著提升了红外图像的视觉效果。实验结果表明，相比于现有技术，此方法不仅能在最小化均方误差方面表现优异，还能有效改善图像的整体视觉感受。此外，由于其处理速度快、自动化程度高，该方法非常适合用于红外图像视频的实时处理。 关键词包括图像处理、红外、动态范围压缩、图像增强以及均方误差，这些关键词反映了研究的核心内容和技术领域。文章发表在《中国激光》杂志第40卷第12期，进一步证明了该研究在光学与图像科学领域的学术价值。 这项工作为红外图像处理提供了一个创新的解决方案，它能够更有效地压缩动态范围、增强对比度，并在保留原始信息的同时提升图像质量，对于红外成像技术的发展具有积极的推动作用。