三种算法红外图像增强对比

最新推荐文章于 2025-04-07 11:56:28 发布
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文章标签： matlab fpga开发 人工智能 计算机视觉
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三种算法处理结果如图，第三幅图效果明显优于前2种算法，且在工程中得到客户肯定，场景适应性强。

 

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热红外图像增强算法综述
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红外图像增强(2)Brightness-Based Convolutional Neural Network for Thermal Image Enhancement (TIECNN)论文阅读
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09-17 4894
** 红外图像增强(2)Brightness-Based Convolutional Neural Network for Thermal Image Enhancement (TIECNN)论文阅读** 摘要 本文提出了一种结合亮度域和残差学习技术的卷积神经网络热图像增强方法，提高了增强性能和收敛速度。通常，训练域使用与目标图像相同的域；然而，我们评估了几个域，以确定最适合网络的域。在分析中，我们首先比较了分别由基于颜色和对齐红外图像的相应区域训练的网络的性能，包括热光谱、远光谱和近光谱。然后，评估四个基
ISP算法.红外图像增强
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weixin_42087978的博客
04-07 522
为了消除红外中的"雾霾"，提高图像的清晰度，我们就得对图像做一些和白光中雾霾中类似的处理，消除雾霾，提高对比度，让整个的图像看起来更加清爽，而去雾的算法很多，简单的直方图均衡，复杂一点的CLAHE，以及大名鼎鼎的暗通道，还有各种各样别的算法，这里狼哥就不一一详述了，有兴趣的可以去deepseek看看各自的优缺点。以上几张图像通过工具分析对比可以看到，处理后的图像清晰度有不同程度的提升，比如最后一张图像的天空中的烟雾，清晰度提高将近536%，雾霾被去掉，烟囱中的雾气得以保留。
【红外图像】增强算法
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红外图像动态范围压缩和对比度增强
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『红外图像 数据增强』DDE（Digital Detail Enhancement）算法
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07-18 8426
我是为了做红外目标检测才做的DDE数据增强个人感觉DDE算法将背景和前景区分度加大,同时边缘特征、性状特征很清楚而直方图均衡化有点曝光太强的感觉,边缘特征、性状特征不太清楚自适应直方图均衡化后，边缘特征、性状特征也比较清楚DDE算法处理后的比自适应直方图肉眼上看上去更舒服，但是还是需要结合模型训练才能看出DDE算法是否比自适应直方图要好！
图像增强之DDE---基于红外图像的数字图像细节增强DDE
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02-09 7278
（1）DDE应用背景 （2）DDE算法简介 （3）DDE 实现 （4）DDE 总结和不足   ----------author：pkf -----------------time：2-9 ----------------------qq：1327706646   （1）DDE应用背景 　　关于图像的增强，无数种方法，有线性映射，直方图均衡拉伸，还有时域，空域的增强等等，但是对于...
红外图像增强算法matlab代码-分段线性灰度拉伸算法-灰度图像对比度调整-红外图像均衡算法代码-自适应红外图像增强算法
04-26
这一份使用matlab语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法，可以实现8位、14位、16位的灰度图像或者红外图像的增强、拉伸、均衡，在过曝光、曝光不足，以及强光类型的灰度图像，均有良好的效果。...
红外图像增强python代码-分段线性拉伸-灰度拉伸算法-图片均衡算法代码-红外图像对比图调整-自适应图像均衡算法代码
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基于CUDA的红外图像快速增强算法研究
04-16
针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行...
红外图像去噪增强算法论文和代码合集.zip
04-29
该压缩包文件“红外图像去噪增强算法论文和代码合集.zip”包含了近年来关于红外图像处理领域的多种算法的论文和实现代码，主要聚焦于去噪和增强技术。这些资源对于研究者、工程师以及对红外图像处理感兴趣的人员来说...
具有学习功能的红外图像增强
02-26
由于成像环境的变化和红外成像传感器的局限性，红外图像通常具有一些缺点：对比度低，细节少和边缘不清晰。 因此，为了促进红外成像技术的应用，必须提高红外图像的质量。 为了自适应地增强图像细节和边缘，我们在提出的图像增强方案下提出了一种红外图像增强方法。 一方面，假设高质量图像比低质量图像具有更明显的结构奇异性，我们提出了一种依赖于结构特征提取的图像增强方案。 另一方面，不同于当前基于深度学习网络的图像增强算法，该算法试图训练和构建端到端映射以提高图像质量，我们分析了堆叠稀疏去噪自动编码器中第一层的重要性，以及为提出的图像增强方案提出了一种新颖的特征提取方法。 实验结果证明，该新颖的特征提取方法在边缘没有伪影，例如块状伪影，“梯度反转”和伪轮廓。 与其他增强方法相比，该方法在红外图像增强方面达到了最佳性能。
红外图像增强技术研究论文
10-09
较为全面的介绍了红外图像增强技术，主要分频域及空域两种方式，对红外所成图像进行相应处理
亮度保持和细节增强的红外图像增强方法
03-01
针对红外图像对比度低和细节信息少的特性，提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层，在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持，在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真，再恢复到原来灰度空间。研究结果表明：该算法可保持整体明暗视觉效果，同时，原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强.
常用的红外图像增强算法
weixin_45962327的博客
04-02 1768
因此，红外图像增强算法的目标是通过改善对比度、增加亮度和减少噪声来提高红外图像的视觉效果和信息内容。这样可以避免全局均衡化引入的过度增强的问题，并且保留了图像的细节信息。基于小波变换的红外图像增强算法可以通过在不同频率子带上增强图像的细节信息来提高图像质量。该方法将图像的直方图拉伸到整个像素值范围，从而增加了像素值之间的差异，提高了图像的可见度。这些滤波方法可以减少图像中的噪声，并提高图像的视觉质量。以上是一些常见的红外图像增强算法，不同的算法适用于不同的图像特点和应用场景。
DDE红外图像增强
xhwlzlb的博客
08-17 3925
一直忙于手上的工作，没有及时总结，今天抽几分钟时间，将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程，会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片，其余2张为晚上8点所拍照片，另因工作需要，先进行算法部分，两点校正和盲元填充放后面做，且手上探测器库存4年之久，光学镜头也不是特别好，所以图片中盲元较多。从图像分析，以图片中倒车的车为例，细节纹理非常明显，结果表明4x4的clahe比3x3的clahe​​​​​​​细节增强明显，且对空或者半空都没有分块现象。 ...
热红外图像增强
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02-28 280
基于双边滤波的热红外图像DDE（Detail and Darkness Enhancement，细节和暗部增强）是一种常用的增强技术，它结合了双边滤波和细节增强的方法，以改善热红外图像的质量并增强图像中的细节和暗部区域。：在经过双边滤波后的图像上，可以采用各种细节增强算法来增强图像中的细节和暗部区域，例如通过增强局部对比度或者应用增强算子来突出图像中的细节。：包括基于像素值的增强算法、基于频域的增强算法、基于边缘的增强算法等，根据图像特点选择合适的增强算法。
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