基于多尺度分解的红外图像细节增强算法研究的开题报告.docx

基于多尺度分解的红外图像细节增强算法研究的开题报告
一、研究背景
红外图像因其不受光照干扰、透视效应小、对在视线以外的物体也有探测能力等优点，在军事、安防、医疗等领域得到了广泛应用。然而，由于其图像质量较差、细节信息含量不足等问题，红外图像的识别、检测等算法的性能受到了很大限制。因此，如何提高红外图像的细节信息等问题一直是研究者关注的焦点。
二、研究内容
本文主要研究基于多尺度分解的红外图像细节增强算法。具体来说，本文将使用小波变换对红外图像进行多尺度分解，分解得到的不同尺度的图像将分别进行细节增强处理。最后，将增强后的多尺度图像重新合成成一幅图像。通过这种方法，我们可以有效地提高红外图像的细节信息，从而提高红外图像在检测、识别等应用中的性能。
三、研究意义
本文将研究一种基于多尺度分解的红外图像细节增强算法，对于提高红外图像的质量和应用性能具有重要价值。本算法通过多尺度分解，能够同时对图像的局部和全局细节进行增强处理，从而有效地提高红外图像的质量和细节信息含量。本文的研究成果能够为红外图像的后续处理、识别、检测等领域提供有效的技术支持和参考。
四、研究方法
本文将使用小波变换对红外图像进行多尺度分解，分别获取不同尺度的图像，然后对每个尺度的图像进行细节增强处理。细节增强处理将基于Retinex原理，使用多种滤波器和算子对图像进行处理，以增强图像的细节。最后，将增强后的多尺度图像重新合成成一幅图像。
五、研究计划
1.确定研究的具体内容，撰写开题报告。（1周）
2.学习小波变换对图像进行多尺度分解。（2周）
3.学习Retinex原理及其在图像处理中的应用。（2周）
4.设计红外图像细节增强算法，并实现。（4周）
5.对实验结果进行分析和评估，进行算法优化。（2周）
6.撰写毕业论文。（8周）
六、预期结果
本文将实现一种基于多尺度分解的红外图像细节增强算法。通过对实验结果的分析，本算法能够有效地提高红外图像的质量和细节信息含量，提高在检测、识别等应用中的性能。