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基于人眼视觉特性的红外图像增强算法研究的中期报告
本次报告旨在介绍基于人眼视觉特性的红外图像增强算法的研究进展，并总结已有的研究成果和存在的问题。
首先，我们简要介绍了红外图像的特点和应用领域，以及红外图像增强的重要性。然后，我们对红外图像增强算法进行了分类，并重点介绍了基于人眼视觉特性的红外图像增强算法。该算法的基本思想是模拟人眼感知图像的过程，在增强图像时考虑了人眼的对比度感知、亮度适应和颜色感知等特性。
接着，我们对当前研究中存在的问题进行了分析和总结。主要包括算法复杂度较高、图像细节丢失严重、噪声抑制效果不尽如人意等问题。针对这些问题，我们提出了一些解决方案，如优化算法、引入保真度评价指标、结合多种增强方法等。
最后，我们展望了未来的研究方向。未来的研究可以从以下几个方面展开：深度学习、多模态数据融合和目标检测等。其中，深度学习可以利用大量数据进行训练，以提高算法的性能；多模态数据融合可以将红外图像与其他传感器得到的数据结合起来，以获取更全面的信息；目标检测则是红外图像处理中的重要应用之一。