一种宽动态范围下的红外图像局部细节增强算法

摘要

针对红外图像在宽动态范围下压缩到窄动态范围时带来的图像细节显示模糊、暗处细节丢失以及对比度偏低等问题,提出了一种基于引导滤波分层的红外图像细节自适应增强算法.对背景层利用优化的CLAHE算法来进行压缩,对细节层利用脉冲噪声的多尺度检测并结合韦伯定理的方法进行压缩;解决前述的弱细节模糊以及暗部细节丢失问题.综合主、客观实验结果表明,相对于映射类、分层增强类以及Retinex和集成学习类增强算法,本文所提算法在背景层对比度和光照强度优化、细节层噪声抑制和弱细节增强上取得优异效果;在信息熵、PSNR和SSIM三种客观评测指标下综合效果最佳;处理速度达到150 f/s.在保证实时性的同时,不仅提高了图像的整体对比度,还突出了图像的局部细节,适用于宽温度范围下复杂环境的应用.