【图像增强】基于引导滤波算法实现红外图像分层增强附Matlab代码
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🔥 内容介绍
1. 引言
基于其独特的成像原理设计的红外图像在军事领域有广泛应用，并且在安防和医疗领域也得到了广泛的使用。然而，在实际应用中发现红外图像往往存在对比度不足以及细节不够清晰的问题。随着对提高红外图像质量需求的增长，在此背景下提出了图像增强技术
2. 红外图像分层增强技术
红外图像分层增强技术是一种高效的图象增強技術。该技術通過將紅外圖像分割為多個層次來進行處理，并對各个層次實施強化處理。这种方法能够显著提升红 authenticate image contrast and detail quality while preserving the overall structure of the image.
3. 基于引导滤波算法的红外图像分层增强方法
该算法是一种高效的空间域图像增强方法；它能够有效去除噪声干扰的同时保留图像的边缘特征和纹理细节；基于引导滤波算法的红外图像分层增强方法将红外图象分解成多个层次后；通过对该法在各层次上施用该算法进行增强处理；从而显著提升红外图象对比度和细节质量；同时保持原图的整体结构特征。
📣 部分代码
%% 灰度图引导滤波clc,clear all,close all;I=imread('27AAA.jpg');if length(size(I))>2 I=rgb2gray(I);endI = double(I) / 255;p = I;r = 1; O = guidedfilter(I, p, r);g = detail_gain(I, p, r);Q = (I - O).*g;R = 0.7.*O + 0.3.*Q;figure,subplot(1,4,1), imshow(I);subplot(1,4,2), imshow(O);subplot(1,4,3), imshow(Q);subplot(1,4,4), imshow(R);
代码解读⛳️ 运行结果
4. 实验结果
为了评估基于引导滤波算法的红外图像分层增强方法的有效性，在实验中使用了一组红外图像。实验证明该方法能够显著提升红外图像的对比度以及细节清晰度，并且成功地保留了整体结构特征。
5. 结论
采用了新型引导滤波算法的红外图像分层增强技术具备显著提升效果。该技术能够显著提升红外图像的对比度与细节丰富度的同时保持其整体架构特点，在军事领域已展现出广泛的应用前景，并在安防系统及医疗健康相关领域展现出广阔的应用前景
🔗 参考文献
[1]葛朋,杨波,韩庆林等.基于引导滤波和图像分层技术的一种红外图像细节增强方法[J].红外技术,2018,40(12):9.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2.图像处理方面
基于深度学习的多模态特征提取算法系统
3 路径规划方面
Traveling Salesman Problem (TSP), Vehicle Routing Problem (VRP, MVRP, CVRP, VRPTW), UAV Three-Dimensional Path Planning, UAV Coordination, UAV Formation, Robot Path Planning, Grid Map Path Planning, Multi-Modal Transportation Problem, Cooperative Vehicle-UAV Path Planning, Antenna Linear Array Distribution Optimization, Factory Layout Optimization
4 无人机应用方面
路径规划算法、动态控制技术、编队协调机制、协同控制策略、智能分配算法、安全通信下的轨迹实时优化算法
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署方案优化、通信协议性能提升、路由策略改进、目标定位算法升级、Dv-Hop定位算法升级、Leach协议性能调优、WSN覆盖范围扩展、组播数据传输效率提升
6 信号处理方面
基于此技术实现的系统具备以下核心功能特性：能够实现目标参数的有效识别；可完成信息加密过程；具备去噪声能力；支持信息增强功能；可执行雷达回波处理；支持信息水印嵌入提取过程；能记录肌电活动数据；具备脑电活动检测能力；支持同步优化功能