基于非下采样Contourlet变换的红外图像非线性增强新方法

摘要：

针对红外图像存在对比度和分辩率低、噪声大的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的夜间红外图像增强新算法.首先对实际采集的夜间红外图像进行非下采样Contourlet变换得到图像的高频系数和低频系数,对于高频系数采用自适应阈值法确定高频阈值,通过判断边缘信息对弱边缘和强边缘做不同的处理,提升图像的边缘信息,而低频系数采用改进的伽马变换进行非线性修正处理提升图像的对比度;最后经反变换得到增强后的图像.实验结果表明,提出的算法能有效抑制红外图像的噪声,提高图像的对比度信息,视觉效果良好.

关键词：红外图像增强、自适应阈值、非线性修正、伽马变换

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79