Infrared image enhancement algorithm based on adaptive histogram equalization coupled with Laplace transform

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.06.018

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Infrared image enhancement algorithm based on adaptive histogram equalization coupled with Laplace transform

更新时间：2025-09-01

- Infrared image enhancement algorithm based on adaptive histogram equalization coupled with Laplace transform
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 747-753(2021)
- 作者机构：
  
  1. 1:浙江金融职业学院信息技术学院
  2. 2:杭州电子科技大学计算机学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.06.018
  CLC：
- Published：2021
- 稿件说明：
移动端阅览
Infrared image enhancement algorithm based on adaptive histogram equalization coupled with Laplace transform[J]. 2021, 47(6): 747-753.
DOI：

Infrared image enhancement algorithm based on adaptive histogram equalization coupled with Laplace transform[J]. 2021, 47(6): 747-753. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.06.018.

摘要

当前较多红外图像增强方法利用图像灰度特征增强图像

这类方法忽略了图像灰度分布的不均匀性

导致增强结果存在细节丢失和对比度不理想等问题

为了克服上述问题

提出了一种自适应直方图均衡化耦合拉普拉斯变换的红外图像增强算法。将输入图像进行均匀分割后

借助洛伦兹曲线的基尼系数

求取了图像灰度分布的不均匀性程度

从而构造了自适应的上、下限阈值

用于对图像进行自适应直方图均衡化

以实现对图像进行对比度增强;引入平滑滤波方法

去除图像中的噪声。并在传统拉普拉斯变换的基础上

融入图像像素值的对角二阶导数信息

形成8邻域拉普拉斯变换

以完成图像边缘等细节内容的锐化处理

以增强图像清晰度;利用本算法对不同红外图像进行了增强实验

结果显示

本算法具有更好的增强质量

其输出图像拥有更高的对比度和清晰度

呈现出更好的视觉效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

1248

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Infrared image enhancement based on adaptive weighted histogram equalization

Wavelet denoising based on differentiable shrinkage function and adaptive threshold

An image enhancement method for uncooled infrared thermal imaging system

Optimized ICP method combining genetic algorithm with adaptive threshold constraints

Optic disk segmentation of retinal image with smoothing filtering and CV model

Related Author

顾牡丹

周辉奎

石艳

陈家益

方斌

赵跃进

刘志宏

惠梅

Related Institution

2:江西现代职业技术学院信息工程学院

1:江西旅游商贸职业学院艺术传媒与计算机学院

3:岭南师范学院信息工程学院

2:广东医科大学生物医学工程学院

1:广州城建职业学院信息工程学院

⁰