局部自适应红外图像非均匀校正算法

"改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正算法的提出，旨在解决红外图像非均匀性校正的问题，尤其是优化局部细节的校正效果。该算法结合了高斯权重思想的中值直方图非均匀算法和局部自适应策略，有效地处理了红外焦平面阵列中的固定图像噪声，提高了校正质量和细节保留。 文章首先介绍了红外图像非均匀性的挑战，这是由于红外传感器的不均匀响应导致的图像质量下降。传统的单参数校正方法可能无法充分应对图像中的局部变化，因此需要一种更灵活的方法来适应不同的局部区域。 作者提出的算法采用了基于高斯权重的中值直方图非均匀校正，这种方法利用了红外图像噪声通常呈现单方向分布的特性。高斯权重的应用有助于平滑校正过程，减少噪声干扰。接下来，算法将图像划分为多个小块，每个块可以独立选择最适合的校正参数，实现局部自适应校正。这种策略允许算法根据每个区域的具体特点进行调整，从而提高校正的精度和细节保持。 实验结果表明，与传统的单参数中值直方图非均匀校正方法相比，改进的算法在几个关键性能指标上有所提升。具体来说，包括均方根误差的减小，意味着图像的整体平滑度得到改善；峰值信噪比的提高，意味着图像信号的质量增强；以及图像细节的更多保留，这对于后续的分析和识别至关重要。这些改进对于红外图像处理领域具有重要意义，为非均匀校正提供了新的解决方案。 关键词涵盖了单幅红外图像校正、中值直方图均衡、高斯权重、局部自适应以及无鬼影等核心概念，强调了算法的独特性和适用性。该研究不仅有助于提高红外图像的视觉质量，也为后续的图像处理和分析提供了更为准确的基础数据。" 这篇论文是工程技术领域的研究成果，对单幅红外图像的非均匀性校正问题进行了深入探讨，提出的局部自适应非均匀校正算法在理论和实践中都有重要的价值。通过改进传统方法，该算法能够更好地适应红外图像的局部差异，提升图像质量，对于红外成像技术的发展和应用有着积极的推动作用。