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基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法
基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法
摘要：红外图像增强是红外技术应用中的关键问题之一。本文提出了一种基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法。首先，利用伪中值滤波对红外图像进行预处理，去除噪声和伪像素。然后，将预处理后的图像进行小波变换，得到图像的分解系数。根据图像的分解系数，分别对低频和高频分量进行增强处理。最后，根据增强后的低频和高频分量，利用小波逆变换得到增强后的红外图像。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地提高红外图像的视觉效果和目标检测能力。
1.引言
红外图像是通过捕捉目标物体的红外辐射能够形成的图像，具有在夜间和复杂环境下进行物体探测和识别的优势。然而，由于红外图像的低对比度、高噪声和图像伪像素等问题，导致了红外图像的质量不高。因此，红外图像增强变得非常重要。
2.相关工作
在红外图像增强方面，一些传统的方法如直方图均衡化、拉普拉斯增强等被广泛应用。然而，这些方法容易引入过度增强和噪声。为了克服这些问题，一些新的方法如小波变换、多尺度变换等被提出。
3.伪中值滤波
伪中值滤波是一种非线性滤波方法，常用于去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。伪中值滤波采用滑动窗口的方法，将窗口中像素的像素值进行排序后，取中间值作为滤波输出。通过对红外图像进行伪中值滤波，可以有效地减少图像中的噪声和伪像素。
4.小波变换
小波变换是一种时频分析方法，通过将信号与一组小波基函数进行卷积得到信号的频域表示。小波变换具有局部性和尺度变换的特点，可以较好地表示红外图像的局部纹理特征。通过小波变换，可以将红外图像分解为不同尺度和方向的分量。
5.基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法
（1）伪中值滤波预处理：首先，对输入的红外图像进行伪中值滤波处理，消除图像中的噪声和伪像素。
（2）小波变换分解：将预处理后的图像进行小波变换，得到图像的分解系数。
（3）低频增强：根据图像的低频分量，采用对比度增强的方法进行增强处理。
（4）高频增强：根据图像的高频分量，采用维纳滤波的方法进行增强处理。
（5）小波逆变换：根据增强后的低频和高频分量，利用小波逆变换得到增强后的红外图像。
6.实验结果
本文在公开数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的方法相比其他方法在图像增强效果和目标检测能力方面具有明显优势。
7.结论
本文提出了一种基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法。通过对红外图像进行伪中值滤波和小波变换，可以有效地提高图像的视觉效果和目标检测能力。实验结果表明，本文提出的方法在红外图像增强方面具有较好的效果。未来的研究可以进一步探索其他滤波方法和增强算法，以进一步提高红外图像的质量和应用能力。
参考文献：
[1]Gomes,K.etal.(2019).Infraredimageenhancementusingwavelet-baseddifferentialevolutionalgorithm.InfraredPhysics&Technology,97,189-202.
[2]Dong,L.etal.(2018).Infraredimageenhancementwithimprovedcontrastusingimagedecompositionanddynamicrangeadjustment.InfraredPhysics&Technology,91,189-203.
[3]Huang,Y.etal.(2017).Asingleimagedefoggingmethodwithinfraredandvisiblefusion.ElectronicsLetters,53(11),710-712.