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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵文达[1,2] 赵建[1] 韩希珍[1] 续志军[1]
机构地区:[1]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033 [2]中国科学院大学,北京100049
出 处:《液晶与显示》2014年第2期281-285,共5页Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays
基 金:国家自然科学基金(No.61137001)
摘 要:针对红外图像具有对比度低、边缘模糊的缺点,提出一种基于变分偏微分方程理论的红外图像增强方法.通过重建图像梯度场的分布,以此增强图像中纹理细节不明显、对比度小的微弱信息.在梯度场的变换中对噪声的幅值切割,完成了对噪声处理.结果表明本算法使得原图像的灰度平均梯度值提高2~3倍,对增强红外图像的边缘和微弱有用信息效果明显,避免了直方图均衡类算法丢失一些灰度相近且分布较少的微弱细节信息的缺点,为图像识别和跟踪应用提供了高质量的图像信息.Infrared images typically have the problems of low-contrast and blur edges. This article in- troduces the variation theory of partial differential equations to enhance the infrared images. By recon- structing image gradient field distribution, detailed texture and low-contrast can be improved. The processing of noise consists the cut of amplitude in the transform of gradient field. Based on experi- ment results, the original image gray gradient can be increased by 2 - 3 times and therefore signifi- cantly enhances the faint information and alleviates the edge effects. This approach can effectively overcome the problem of losing similar gray scale distribution caused by the histogram class algo- rithms. Therefore, it gives qualified image information for image recognition and tracking application.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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