红外图像动态范围压缩和对比度增强

本文探讨了红外图像处理中的对比度增强(CE)和动态范围压缩(DRC)技术,包括基于非锐化掩码和直方图均衡化的方法,以及对比度限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法。提出了一种结合局部对比度增强和DRC的BalancedCLAHE和对比度增强(BCCE)技术,用于处理高动态范围的红外图像。

2参考文献:

Dynamic-range compression and contrast enhancement in infrared imaging systems


对比度增强(CE)和动态范围压缩(DRC)技术

       对比度增强技术广泛应用于图像处理中,该技术可以被划分为两类:基于非锐化掩码(unsharp mask)的方法和基于直方图均衡化(histogram equalization)的方法。基于非锐化掩码的方法的思想是将图像分解为低通成分和高通成分(低频图像和高频图像,即背景图像和目标图像),然后将高通成分按照比邻加权加到原始图像中,以此来获得锐化的图像,数学模式为:

                                                

公式中,\alpha为高通成分的增强系数,fm为低通成分。

该方法存在两个主要的缺点:

其一,放大均匀区域的噪声;

其二

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