基于非线性变换与多尺度细节提升的红外图像增强算法OA北大核心CSTPCD

在全暗或封闭的成像环境下,采集到的罐内红外图像存在分辨率低、对比度差以及噪声等问题。针对罐内红外图像的特征提出一种基于非线性变换与多尺度细节提升的红外图像增强算法,采用自适应非线性变换对红外图像亮度进行改善;然后通过多尺度滤波将图像多层次分解为基础层与细节层,分别使用不同方法进行处理后融合为细节图像,达到增强图像细节信息和对比度的效果;最后通过线性融合的方式对亮度图和细节图进行处理得到高质量的图像。实验结果表明该算法不仅使图像亮度得到了提升,也增强了图像对比度,突出了纹理细节,层次感得到明显的改善,视觉效果更佳。