平稳小波变换结合Retinex的红外图像增强技术

"基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法" 本文主要探讨了一种创新的红外图像增强技术，它结合了平稳小波变换和Retinex理论，旨在解决传统小波变换方法在视觉效果上的不足，提高红外图像的清晰度和亮度均匀性。红外图像由于其特殊性质，常常存在细节丢失和噪声干扰的问题，因此图像增强技术对于提升其视觉质量和后续分析至关重要。 首先，该方法采用平稳小波变换对红外图像进行分解，得到不同尺度的频率子带。平稳小波变换相比普通小波变换，具有更好的频率局部化特性，能更好地捕获图像的局部特征。特别是在最大尺度的低频子带上，应用多尺度Retinex增强算法，以提升图像的对比度和亮度分布，使图像的细节更加鲜明。 Retinex理论是模拟人眼视觉系统的算法，它可以改善图像的亮度不均匀性，使得图像在不同光照条件下呈现出更一致的视觉效果。在低频子带图像增强后，进一步处理高频子带。通过贝叶斯萎缩阈值法进行噪声去除，保留图像的边缘和细节信息。接着，利用低频子带图像的局部对比度和模糊规则来计算高频子带的增益系数，以调整高频部分的强度，从而达到增强图像细节的同时抑制噪声的效果。 最后，将处理过的低频和高频子带图像进行重构，得到最终的增强图像。这种方法不仅提高了图像的视觉效果，还有效地平衡了细节增强与噪声抑制的关系。 实验结果显示，该方法相比于传统的双向直方图均衡法、二代小波变换法、Curvelet变换法以及多尺度Retinex法，能在保持或增加图像细节的同时，显著降低噪声，从而整体上提升了红外图像的视觉质量。这使得该方法在红外图像处理领域具有较高的实用价值，尤其适用于需要高清晰度和低噪声的红外成像应用场景，如军事侦察、医学诊断和热能分析等。