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摘要
当前较多红外图像增强方法利用图像灰度特征增强图像,这类方法忽略了图像灰度分布的不均匀性,导致增强结果存在细节丢失和对比度不理想等问题,为了克服上述问题,提出了一种自适应直方图均衡化耦合拉普拉斯变换的红外图像增强算法。将输入图像进行均匀分割后,借助洛伦兹曲线的基尼系数,求取了图像灰度分布的不均匀性程度,从而构造了自适应的上、下限阈值,用于对图像进行自适应直方图均衡化,以实现对图像进行对比度增强;引入平滑滤波方法,去除图像中的噪声。并在传统拉普拉斯变换的基础上,融入图像像素值的对角二阶导数信息,形成8邻域拉普拉斯变换,以完成图像边缘等细节内容的锐化处理,以增强图像清晰度;利用本算法对不同红外图像进行了增强实验,结果显示,本算法具有更好的增强质量,其输出图像拥有更高的对比度和清晰度,呈现出更好的视觉效果。
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单位杭州电子科技大学; 浙江金融职业学院
