光电稳瞄系统图像增强：直方图均衡与拉普拉斯边缘锐化的结合

"改善光电稳瞄系统视觉效果的图像增强算法 (2010年)" 本文主要探讨了如何提升光电稳瞄系统的视觉效果，通过优化图像处理技术，使得视频图像更适宜人眼观察，并有助于目标的自动跟踪。作者韩梅、李广良、张志龙、赫海凤、刘亚琴和桑蔚分别来自西安应用光学研究所和国防科技大学电子科学与工程学院ATR国家重点实验室。 光电稳瞄系统是用于军事和安全监控等领域的设备，它依赖高质量的视频图像来确保准确的目标捕获和跟踪。然而，由于环境条件的影响，原始图像可能存在对比度低、细节模糊等问题，这不利于人眼识别和计算机自动跟踪。为解决这些问题，研究者提出了一种结合直方图均衡化和拉普拉斯边缘锐化的图像增强算法。 直方图均衡化是一种常用的图像对比度增强技术，它通过改变图像的灰度分布，使图像整体对比度提高，但可能会导致边缘细节的损失。而拉普拉斯边缘锐化则可以突出图像中的边缘信息，增强细节，但过度的锐化可能引入噪声或失真。 论文中，作者将这两种方法巧妙地结合起来，旨在在增强图像对比度的同时，尽可能保留边缘细节。通过直方图均衡化首先提升全局对比度，然后利用拉普拉斯算子对图像进行边缘检测和锐化。这种组合策略可以有效地改善图像的视觉效果，使得图像的层次感和清晰度得到提升，同时保持了目标轮廓的完整性，这对于人眼识别和自动跟踪系统都具有重要意义。 实验结果通过仿真显示，所提出的算法确实能够有效改善视频图像的视觉效果，这意味着该算法在实际的光电稳瞄系统中具有潜在的应用价值。这不仅有助于提升操作人员的观察效率，也有利于提高系统的自动跟踪性能，从而在各种复杂环境中保持高效稳定的工作状态。 关键词：图像增强，对比度增强，拉普拉斯，边缘锐化 中图分类号：TN911.73 文献标志码：A 这篇论文属于工程技术领域，对光电稳瞄系统中的图像处理技术进行了深入研究，对于提升此类系统的性能和用户体验有着重要的理论和实践指导意义。