Detail enhancement for high-dynamic-range infrared images based onguided image filter 阅读笔记

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摘要

• 采用引导滤波器分离细节层和背景层，利用改进的直方图投影方式将背景层压缩到8bit，利用滤波器加权系数的增益掩模增强细节分量，然后将两部分进行重组。

1 介绍

• 考虑到显示器的显示范围以及人眼的视觉只能区分128个灰度级，因此需要进行动态范围压缩。
• 常用的图像增强技术：
  （1）gama校正
  （2）AGC（简单，去除极值线性量化）
  （3）HE（非线性映射，但增强噪声，丢失细节，均匀区域被冲刷？）
  （4）HE衍生：
  • 全局直方图global HE(GHE)，可通过调整参数抑制均匀区域的增强，包括：平台直方图（PHE),亮度保持直方图（BPBHE)
  • 局部直方图local HE(LHE)，可使得局部区域表现由于GHE,但是计算量非常大，包括局部直方图均衡化AHE(严重的噪声）,对比度限制AHE：CLAHE，虽然改善了AHE的缺点，但是仍然有计算量大的问题。
  • 考虑到基于直方图的量化方法都只用到了直方图信息，显然不能很好地增强细节。
• 为了增强细节
  （1）The balanced CLAHE andcontrast enhancement (BCCE)
  （2）the bilateral filterand dynamic range partitioning (BF&DRP)：需要仔细调整参数以适应不同的场景，根据此提出了（BF&DDE)算法，具有明显的细节增强能力。梯度反转带来的伪影，高计算复杂度。
• 本文提出基于引导滤波器的细节增强方案
  （1）快速，计算