UUV海面红外图像自适应归并直方图增强算法

"UUV海面红外侦察图像自适应归并直方图拉伸增强算法" 本文探讨了水下无人航行器（UUV）在海面红外侦察任务中遇到的图像处理问题。由于UUV在海面进行红外侦查时，图像往往会受到灰度级密集、图像模糊以及海浪干扰等因素的影响，导致图像质量下降，目标识别困难。为解决这一问题，作者张勋、赵晓芳、时延利和赵圣芳提出了一种创新的自适应归并直方图拉伸增强算法。 该算法的核心在于利用灰度直方图来分析图像的特性。首先，通过计算图像的灰度级值直方图，可以了解到图像的灰度分布情况。然后，采用最大类间方差法（Otsu's method）或大津法，这两种都是常用的自动阈值选择方法，结合灰度直方图来自适应地选取直方图归并的阈值。这种方法能够根据图像的实际特征动态调整阈值，确保归并过程的优化。 在直方图归并阈值确定后，算法进入归并直方图阶段。这一过程将相邻且灰度值相近的像素合并成一个新的灰度级，有效地减少了灰度级的数量，同时保持了图像的重要信息。最后，通过归并直方图的拉伸增强，可以扩展图像的灰度动态范围，使图像的对比度得到提升，图像的轮廓边缘更加明显，目标特征更加突出。 这一算法特别适用于处理灰度范围较窄的模糊图像。在应用到海面红外图像上，它可以显著提高海浪纹理的清晰度，降低海浪干扰对图像的影响，从而增强目标的可识别性。对于UUV的海面侦察任务而言，这种增强技术能显著提高图像分析的准确性和效率，对于目标检测和识别具有重要意义。 自适应归并直方图拉伸增强算法为UUV海面红外侦察提供了有效的图像处理工具，有助于克服海浪干扰和图像模糊带来的挑战。这一算法的实施不仅提升了图像质量，还为后续的图像分析和处理步骤打下了坚实的基础。在实际应用中，结合先进的图像处理理论和UUV的实时处理能力，该算法有望进一步提高UUV的侦查效能和目标识别率。