基于广义线性运算和双边滤波的红外图像增强

针对传统的基于反锐化掩模法的红外图像增强方法噪声干扰较高且有光晕现象,提出了基于广义线性运算和双边滤波(BF)的红外图像增强方法。首先,通过双边滤波得到图像的基础层部分。接着,设计了广义线性运算模型,并在这个运算模型下对图像细节进行了非线性分割、去噪和自适应放大。最后,将经过动态范围压缩的图像基础层和自适应增强的图像细节层非线性叠加,得到最后的增强图像。另外,针对传统评价增强图像质量的平均对比度指标的缺点,提出了由局部到整体的改进平均对比度评估方法。3组对比实验观察和定量分析表明,本文提出的方法在对红外图像有效动态范围压缩和细节放大的同时,很好地抑制了红外图像的干扰噪声和光晕现象,得到的结果非常适用于实际红外热像仪的后端图像处理。