文献类型：期刊文章

作　　者：顾振飞[1,2] 袁小燕[1] 张登银[2] 孔令民[3] 李想[1]

GU Zhenfei;YUAN Xiaoyan;ZHANG Dengyin;KONG Lingmin;LI Xiang(School of Electronic Information,Nanjing Vocational College of Information Technology,Nanjing,Jiangsu 210023,China;School of Internet of Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing,Jiangsu 210003,China;People′s Liberation Army of China 94826,Shanghai 200020,China)

机构地区：[1]南京信息职业技术学院电子信息学院,江苏南京210023 [2]南京邮电大学物联网学院,江苏南京210003 [3]中国人民解放军94826部队,上海200020

出　　处：《江苏大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61872423);江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB510024);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0783)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：6

起止页码：681-687

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对红外图像纹理细节不足和对比度下降的问题,提出一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法.首先,通过构建红外图像显著性特征图,识别出红外图像中的显著区域和非显著区域.然后,对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图,再基于图像识别的结果对透射图进行修正.最后,基于简化大气散射模型获得增强后的红外图像,并基于细节改变先验进行边缘特征增强.采用了多种类型的红外图像进行试验,并将所提方法与多种当前主流红外图像增强方法进行了主观和客观对比.结果表明,所提方法具有较好的鲁棒性,且平均新增可见边比能达到4.15、平均对比度增益能达到6.47、基于人眼视觉的图像清晰度能提升33%.

关 键 词：红外图像增强 区域显著性识别  简化大气散射模型  透射率估计  细节改变先验  

分 类 号：TP391]