【红外图像增强】基于引力和侧向抑制网络的红外图像增强模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代科技飞速发展的当下，红外成像技术凭借其不受光照条件限制、可在复杂环境中实现目标探测等独特优势，被广泛应用于军事侦察、安防监控、医疗诊断、工业检测等众多领域。然而，红外图像往往存在对比度低、噪声干扰大、细节信息模糊等问题，严重影响了后续的目标识别、跟踪和分析等任务的准确性与效率。因此，对红外图像进行有效的增强处理，提升其视觉质量和信息辨识度，成为了该领域亟待解决的关键问题。

传统的红外图像增强方法，如直方图均衡化、滤波增强等，虽然在一定程度上能够改善图像质量，但存在着过度增强噪声、细节丢失、增强效果不稳定等局限性。为了克服这些不足，研究者们将目光投向了深度学习领域，希望借助神经网络强大的特征学习和非线性映射能力，实现更优的红外图像增强效果。

基于引力和侧向抑制网络的红外图像增强模型便是在这样的背景下应运而生。该模型巧妙地融合了引力机制和侧向抑制原理，模拟生物视觉系统的信息处理方式，从而实现对红外图像的高效增强。

从模型结构来看，其通常包含输入层、特征提取层、引力 - 侧向抑制处理层、特征融合层和输出层等关键部分。输入层接收原始的红外图像；特征提取层通过卷积神经网络等结构，提取图像中的多尺度、多层次特征，包括边缘、纹理、区域等关键信息；引力 - 侧向抑制处理层是该模型的核心，借鉴引力场中物体间的相互作用规律，对图像中的像素点或特征区域施加引力，使得相似或相关的特征得到增强，同时引入侧向抑制机制，抑制无关或噪声信息，突出目标区域与背景的差异，增强图像的对比度；特征融合层将经过处理的多尺度特征进行融合，整合不同层次的信息，以保留更多的细节；输出层则生成最终的增强图像。

该模型的优势十分显著。一方面，通过引力机制能够有效聚合图像中的有效信息，增强目标的完整性和连贯性；另一方面，侧向抑制机制可以精准地抑制噪声和冗余信息，避免过度增强带来的负面影响，使得图像的细节更加清晰、层次更加分明。与传统方法相比，基于引力和侧向抑制网络的模型具有更强的自适应能力，能够根据不同红外图像的特点进行针对性处理，从而在提升图像对比度的同时，更好地保留图像的细节信息，降低噪声干扰。

在实际应用中，该模型能够显著提升红外图像在各种场景下的质量。例如，在军事侦察中，能够使远处的目标更加清晰可辨，提高侦察的准确性和效率；在安防监控中，能够增强夜间或复杂环境下的监控效果，有助于及时发现异常情况；在医疗诊断中，可使红外医学图像中的病灶区域更加突出，辅助医生做出更准确的诊断。

基于引力和侧向抑制网络的红外图像增强模型为解决红外图像质量问题提供了一种高效、可靠的新方法，具有重要的理论意义和实际应用价值，有望在红外成像相关领域发挥越来越重要的作用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩超,王小妮.基于MATLAB的红外/射线图像增强方法研究[J].红外, 2008, 29(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-8785.2008.02.001.

[2] 夏磊.在FPGA平台实现红外图像增强处理的研究[D].华中科技大学,2007.DOI:10.7666/d.d089699.

[3] 胡窦明,赵海生,李云川,等.一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法[J].红外技术, 2014, 36(3):5.DOI:10.11846/j.issn.1001_8891.201403006.

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