基于人眼視覺特性的紅外圖像增強算法研究.pdf

1、在紅外熱成像過程中，由于大氣衰減和成像系統器件固有缺陷等因素，導致紅外圖像對比度差、邊緣細節(jié)模糊以及信噪比低，這嚴重影響了目標觀察的有效性和準確性，因此有必要對其進行增強處理。
　　 課題由紅外成像機理入手，在分析總結紅外圖像特征的基礎上，從對比度增強、邊緣細節(jié)增強及濾除噪聲增強三方面，對比分析幾種經典增強算法?？偨Y出其算法存在的問題，即這些算法單純從工程技術領域出發(fā)，在增強紅外圖像對比度或邊緣信息時，圖像噪聲沒被有效抑制。由于

2、圖像效果的最終評估者是人類的視覺，如果在增強圖像時能充分考慮人眼的視覺特性，將會有效的改善圖像增強效果。為此，結合人眼的視覺特性，對經典算法進行改進，較好解決上述問題。
　　 針對傳統灰度變換算法在增強紅外圖像對比度時，存在背景噪聲過增強問題，結合紅外圖像特征，提出了基于人眼灰度辨別力特性的增強算法。該算法根據人類視覺在不同背景灰度下分辨目標的能力不同，通過調整灰度變換曲線，使紅外目標映射到人眼分辨的敏感區(qū)域，同時使背景噪聲映射

3、到人眼分辨的不敏感區(qū)域，從而有利于人眼辨別目標。經測試，與傳統灰度變換方法相比，該算法能夠突出圖像的目標，提升其對比度，同時能較好的抑制噪聲。
　　 針對經典邊緣細節(jié)增強算法在增強圖像邊緣細節(jié)時，存在圖像整體對比度不高、噪聲抑制效果差缺陷，對其進行改進，提出了結合視覺側抑制特性的邊緣增強算法。通過模擬人眼視覺系統(HVS)處理圖像信息機制，包括人眼的亮度適應、視覺神經節(jié)細胞感受野的側抑制特性、人眼的邊緣及紋理掩蓋特性，以實現圖像