基于双直方图均衡算法的红外图像增强

作者：闫哲; 蒋砾^*; 杨帆; 罗志斌; 贾赞; 张巍; 朱洪洋; 陈如造; 朱光明; 郭小军; 刘孟然

来源：红外技术, 2022, 44(09): 944-950.

• 图像分割
• 双直方图均衡
• K-Means
• 局部最小值

为了抑制全局直方图均衡产生的灰度饱和和局部细节丢失的情况，提出了一种双直方图均衡算法。首先对图像的背景和前景进行分割，提出基于直方图的局部最小值和修正的K-Means聚类算法来确定图像的理想分割阈值，然后再对分割的子图分别作全局直方图均衡（Global Histogram Equalization,GHE）。对该算法进行了实验验证，结果表明，相较于GHE算法，经该算法增强后的图像峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）提高约16.425%，结构相似度（Structural Similarity Index,SSIM）提高约14.85%。同时通过主观分析，基于直方图局部最小值和修正的K-Means聚类算法的图像分割进行双直方图均衡可以有效抑制GHE算法产生的灰度饱和和细节丢失现象。

• 单位
  昆明物理研究所