基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法

蔡美芳; 万里勇

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.005

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基于自适应Gamma校正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

- 基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法
- Infrared image enhancement algorithm based on adaptive Gamma correction
- 光学技术 2022年48卷第4期页码：486-491
- 作者机构：
  
  1. 1:南昌工学院信息与人工智能学院
  2. 2:江西师范大学管理科学与工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江西省高等学院教学改革研究课题(JXJG-20-27-10);江西省一流专业建设项目“南昌工学院电子信息工程特色专业”;江西省教育科学“十三五”规划课题(19YB266)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.005
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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蔡美芳, 万里勇. 基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法[J]. 光学技术, 2022,48(4):486-491.

Infrared image enhancement algorithm based on adaptive Gamma correction[J]. 2022, 48(4): 486-491.
蔡美芳, 万里勇. 基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法[J]. 光学技术, 2022,48(4):486-491. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.005.

Infrared image enhancement algorithm based on adaptive Gamma correction[J]. 2022, 48(4): 486-491. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.005.

摘要

为了进一步提升红外图像的亮度和对比度，同时保持图像的自然效果，提出了基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法。用改进的双边滤波作为Retinex的中心环绕函数，以提取红外图像的低频和高频部分，即基础层和细节层。对基础层图像进行自适应于暗区像素占比的Gamma校正，以提升图像的亮度和清晰度，而对细节层图像进行自适应的分段线性拉伸，进一步提升图像的对比度。实验结果证明了本文方法的有效性，相对于现有的方法，本文方法增强后的视觉效果更清晰、细节信息更丰富。

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基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法

Infrared image enhancement algorithm based on adaptive Gamma correction

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.005

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