基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法new

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1、Videoapplication&project文章编号：1002－8692（2008）S1-0143-03基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法·论文·王莉aab，唐宏，胡伟（重庆邮电大学a.通信与信息工程学院；b.光电工程学院，重庆400065）【摘要】为了提高红外焦平面阵列的成像质量，提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法，该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声，并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理，提高了红外图像的对比度，有效地提高了红外图像的成像质量。实验结果表明，利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰，细节完整，达

2、到设计要求。【关键词】红外焦平面阵列；非线性滤波；直方图均衡；图像增强处理【中图分类号】TN216【文献标识码】AStudyonInfraredImageEnhancementBasedonAdaptiveNonlinearFilteringWANGLia，TANGHonga，HUWeib（a.CollegeofCommunicationsandInformationEngineering；b.CollegeofElectronicEngineering，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Ch

3、ongqing400065，China）【Abstract】Anoveleffectivealgorithmforenhancinginfraredimagequalityispresentedwhichisbasedonaspecialcombinationofanadaptivenonlinearfilterandhistogramequalization.Nonlinearfilteringtechniqueisusedforthesuppressionofnoise，andtheimageenhancementprocessionisimplem

4、entedafterthesuppressionofnoiseofinfraredfocalplanearrays（IRFPA）byusinghistogramequalization.ThenewmethodcanbothsuppressthenoiseeffectivelyofIRFPAandincreasethecontrastoftheinfraredimageinordertoimproveinfraredimagequality.Simulationsindicatethattheinfraredimagesignalsdetailsande

5、dgesarepre-servedandthevisioneffectisidealafterthenewmethodprocessing.【Keywords】IRFPA；nonlinearfiltering；histogramequalization；imageenhancementprocessing1引言强算法，将自适应非线性滤波器与直方图均衡结合，在有效滤除噪声的同时，最大限度地保存图像细节，增加图像非制冷红外焦平面成像系统是目前红外成像技术的的对比度，并且需要较少的像素信息，计算量小，收敛快，主流，红外成像系统在军用和民用领域都得到广泛应用。易

6、于实现。自适应非线性滤波器采用R.Sucher提出的非由于红外焦平面固有的非均匀性限制了红外成像系统的线性滤波器设计思想[2]，而直方图均衡是增强对比度的一探测性能，获得的原始红外图像普遍存在空间非均匀性种标准方法，其算法比较成熟，相对固定。和噪声干扰，且图像动态范围大，对比度低，辨识性差，成像质量满足不了应用的要求，必须对红外成像系统进行2自适应非线性滤波器噪声抑制和非均匀性校正等图像增强处理。2.1非线性滤波器的原理抑制噪声是信号处理和图像处理的重要部分，早期传统的滤波器在抑制噪声处理过程中会影响所有的通常采用线性滤波技术。线性滤波器具有良好的噪声抑

7、输入值x，当出现脉冲噪声时，这种处理方法并不合理，i制能力，易于设计和实现，能够有效的滤除加性噪声和高因为对于连续脉冲分布，只有部分的原始信号样值s失i斯噪声，但其对信号的平均作用会造成信号中高频信息真而其他部分保持不变损失，处理后的图像细节模糊如边缘等，尤其当信号中含s，没有脉冲噪声出现i有非加性噪声时，线性滤波器的处理结果很难令人满意。xi=si+ni=，（1）s+h，其他非线性滤波器在一定程度上改善了线性滤波器的不足，ii式中：h表示噪声n的脉冲高度。具有抑制噪声和保存细节的双重功能，使图像信息完整，ii成为信号处理和图像处理的重要手段。为了区分失

8、真与未失真信号，只对输入信号失真的目前实用的非线性滤波算法有多种，其中最著名和部