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基于信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法
被引量:
4
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作者
刘娜
曾小晖
《国外电子测量技术》
北大核心
2021年第12期37-43,共7页
为了解决当前较多红外图像增强方法依靠图像的直方图来增强图像,没有考虑图像所含信息量的大小,导致增强结果存在边缘模糊等不足,设计了信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法。引入非局部均值滤波方法,将图像中的噪声去除的...
为了解决当前较多红外图像增强方法依靠图像的直方图来增强图像,没有考虑图像所含信息量的大小,导致增强结果存在边缘模糊等不足,设计了信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法。引入非局部均值滤波方法,将图像中的噪声去除的同时保留图像的细节内容。再利用信息熵函数,测量出图像所含信息量大小,以计算自适应分割阈值,将图像自适应的分割成两部分,并基于直方图均衡化方法,对分割后的子图进行对比度增强,从而求取富含信息量的对比度增强图像。根据图像的灰度级大小,建立复杂度测量函数,计算出图像的细节丰富程度;构造复杂度调节模型,根据图像的细节丰富程度,对图像的细节进行不同程度的增强,以获取边缘等细节特征清晰的细节增强图像。实验结果显示,较当前红外图像增强算法而言,所提算法可更好的提升增强后图像边缘等细节特征的清晰度。
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关键词
红外图像增强
非局部均值滤波
直方图均衡化
自适应分割阈值
信息熵
复杂度调节模型
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职称材料
题名
基于信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法
被引量:
4
1
作者
刘娜
曾小晖
机构
郑州升达经贸管理学院商学院
井冈山大学电子信息工程学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2021年第12期37-43,共7页
基金
河南省教育厅高等学校科学技术项目(17A630076)
河南省高等学校重点科研项目(17A630077)资助
文摘
为了解决当前较多红外图像增强方法依靠图像的直方图来增强图像,没有考虑图像所含信息量的大小,导致增强结果存在边缘模糊等不足,设计了信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法。引入非局部均值滤波方法,将图像中的噪声去除的同时保留图像的细节内容。再利用信息熵函数,测量出图像所含信息量大小,以计算自适应分割阈值,将图像自适应的分割成两部分,并基于直方图均衡化方法,对分割后的子图进行对比度增强,从而求取富含信息量的对比度增强图像。根据图像的灰度级大小,建立复杂度测量函数,计算出图像的细节丰富程度;构造复杂度调节模型,根据图像的细节丰富程度,对图像的细节进行不同程度的增强,以获取边缘等细节特征清晰的细节增强图像。实验结果显示,较当前红外图像增强算法而言,所提算法可更好的提升增强后图像边缘等细节特征的清晰度。
关键词
红外图像增强
非局部均值滤波
直方图均衡化
自适应分割阈值
信息熵
复杂度调节模型
Keywords
infrared image enhancement
nonlocal mean filtering
histogram equalization
adaptive segmentation threshold
information entropy
complexity adjustment model
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法
刘娜
曾小晖
《国外电子测量技术》
北大核心
2021
4
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职称材料
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