基于特征融合的红外图像增强算法

孙晓斐; 祁卓; 孙王倩; 李少晨

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.012

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基于特征融合的红外图像增强算法

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 基于特征融合的红外图像增强算法
- Infrared image enhancement algorithm based on feature fusion
- 光学技术 2022年48卷第2期页码：250-256
- 作者机构：
  
  1:西安邮电大学通信与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.012
  中图分类号： TN219;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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孙晓斐, 祁卓, 孙王倩, 等. 基于特征融合的红外图像增强算法[J]. 光学技术, 2022,48(2):250-256.

Infrared image enhancement algorithm based on feature fusion[J]. 2022, 48(2): 250-256.
孙晓斐, 祁卓, 孙王倩, 等. 基于特征融合的红外图像增强算法[J]. 光学技术, 2022,48(2):250-256. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.012.

Infrared image enhancement algorithm based on feature fusion[J]. 2022, 48(2): 250-256. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.012.

摘要

在红外图像处理过程中，提高图像的对比度，抑制噪声以及突出图像细节尤为重要，针对这些问题，提出了基于特征融合的红外图像增强算法。以引导滤波为基础对图像进行平滑分层，得到基本层和细节层，基本层采用CLAHE算法扩展低频分量的范围，而对于细节层采用Log算子与Laplace算子分别处理，依据梯度因子的权重信息获得融合细节层；采用基于梯度因子的Gamma校正抑制细节层较亮区域增强，防止过增强；在得到增强的基本层与细节层后，根据细节特征信息来进行图像融合，得到实验结果。通过不同红外场景的结果分析，该算法达到了增强边缘与抑制噪声的效果。

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基于特征融合的红外图像增强算法

Infrared image enhancement algorithm based on feature fusion

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.012

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