变分Retinex算法：去阶梯效应并增强红外图像细节

本文介绍了一种针对红外图像增强的新算法，旨在解决传统变分Retinex方法中常见的阶梯效应问题，并增强图像的细节清晰度。该算法的核心创新在于将高斯曲率正则项融入变分Retinex模型的构建中，这一改进使得模型能够更好地适应图像细节的变化。通过在一阶微分的基础上添加细节增强约束，算法实现了对细节信息的自适应增强，避免了传统方法可能导致的过度增强或失真。 高斯曲率作为局部几何形状的度量，被用来控制增强过程中的全局平滑性和局部锐化程度，从而确保图像在保持整体一致性的同时，突出关键细节。利用邻域差分技术，算法能够捕捉到图像局部的差异变化，进一步提高了增强效果的精确性。此外，引入曲率滤波方法优化了变分模型的求解过程，确保了最终结果的优化性和稳定性。 实验结果显示，与现有的变分Retinex方法相比，该新算法在去除阶梯效应、提升图像细节和视觉质量方面表现出显著优势。定量评价指标如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等均有所提升，证明了算法的有效性。因此，这个算法对于红外图像的处理具有重要的实际应用价值，尤其是在军事、遥感和安防等领域，对提高红外图像解析能力有着积极的影响。