红外图像增强：改进直方图均衡化与NSCT融合算法

本文研究论文探讨了一种改进的红外图像增强方法，针对红外图像常见的对比度低和噪声大的问题。该方法结合了直方图均衡化和非subsampled contourlet transform (NSCT) 变换，旨在提升图像质量。首先，通过NSCT变换，图像被分解为多尺度和多方向的高频子带系数以及一个低频子带，这有助于捕捉图像的不同特征。 在处理高频子带时，采用了自适应降噪函数，它能够有效降低高频系数的噪声，同时保持边缘信息的完整性，避免了传统方法可能造成的细节丢失。接着，利用非线性增益函数对高频部分进行调整，增强了图像的动态范围，提高了图像的视觉效果。 对于低频子带，研究人员应用了一种改进的直方图均衡化技术，这种技术旨在更均匀地分布灰度级，从而增强图像的整体对比度。这种方法不仅关注全局的亮度变化，还考虑了局部的像素分布，以实现更自然的增强效果。 整个处理流程结束后，通过NSCT逆变换将增强后的低频和高频信息重新组合，得到最终的增强图像。实验结果显示，这种结合两种技术的方法显著提高了红外图像的对比度，减少了噪声，提升了图像的清晰度，并且更好地突出了图像的边缘轮廓信息。 这项研究对红外图像处理领域的贡献在于提供了一种有效且实用的增强方法，对于自动化技术尤其是物联网、环境感知等领域中的红外图像分析具有重要意义。关键词包括图像处理、红外图像增强、NSCT变换、直方图均衡化和非线性增益函数。该论文的研究成果将有助于红外成像设备在工业检测、军事监控等应用场景中发挥更大的作用。