IRFPA的自适应细节增强算法及其硬件实现

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- IRFPA的自适应细节增强算法及其硬件实现
- Adaptive smoothing and dynamic range partitioning compression algorithm for IRFPA and hardware implementation
- 光学技术 2013年39卷第2期页码：163-167
- 作者机构：
  
  1. 1:北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
  2. 2:昆明理工大学呈贡校区理学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(60877060);北京市自然科学基金(4121002)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2013.02.011
  中图分类号：
- 纸质出版：2013
- 稿件说明：
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金明磊, 范永杰, 金伟其, 等. IRFPA的自适应细节增强算法及其硬件实现[J]. 光学技术, 2013,39(2):163-167.

Adaptive smoothing and dynamic range partitioning compression algorithm for IRFPA and hardware implementation[J]. 2013, 39(2): 163-167.
金明磊, 范永杰, 金伟其, 等. IRFPA的自适应细节增强算法及其硬件实现[J]. 光学技术, 2013,39(2):163-167. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2013.02.011.

Adaptive smoothing and dynamic range partitioning compression algorithm for IRFPA and hardware implementation[J]. 2013, 39(2): 163-167. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2013.02.011.

为提高红外图像目标场景细节表现能力

研究了热图像自适应细节增强算法ASDRP。通过能自适应调节窗口大小的自适应滤波器滤波及γ压缩变换

在压缩像素数位的同时有效地保留了目标和场景的细节信息。采用Xilinx公司的XC5VSX50T的FPGA作为核心处理器

配制少量外围器件研制了通用数字图像处理电路

并在其上实现自适应细节增强算法。通过对线性压缩和由自适应细节增强算法处理图像的主观视觉评价与客观评价参数EME的对比

表明了算法在突出细节上的优势。算法硬件处理系统具有时间延迟小、消耗资源有限、功耗低等优点

适合在各类高性能热成像系统上使用。

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