首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。

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基于FPGA的红外图像校正显示系统设计，王 宇，桑红石，非制冷红外成像器具有较强的非均匀性，一点校正是一种简单有效的方法。由此提出了一种基于FPGA的红外图像校正显示系统，采用一点��

针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

由于红外图像预处理算法自身的复杂性，使得红外图像在DSP中的预处理时间较长。针对这一问题，提出一种基于FPGA的实时红外图像预处理方法。该方法采用了流水线技术来并行完成非均匀校正、空间滤波、直方图统计等多个红外图像预处理算法，对系统结构进行了改进和优化。经过实验测试验证，该方法合理可行，能够实时高效地完成红外图像预处理任务。与DSP图像预处理系统相比可以节约将近50％的处理时间。

电气设备故障的红外图像处理技术.pdf

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS变换得到亮度I、色度H、饱和度S3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图

可见光图像易受光照变化影响，而热红外图像对成像的光照条件具有鲁棒性，因此，热红外图像可以弥补可见光图像光照敏感性这一不足。然而，红外热像仪价格昂贵，采集热红外图像的成本远高于可见光图像。针对此问题，提出了一种基于生成对抗网络的热红外人脸图像生成方法，采用条件生成对抗网络结合L1损失从可见光图像中生成红外热像。在USTC-NIVE数据库上的实验结果验证了所提出的红外热像生成方法的有效性。同时，将生成的红外热像作为扩充样本，有助于提高红外表情识别的精度。

针对红外图像对比度低和细节信息少的特性，提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层，在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持，在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真，再恢复到原来灰度空间。研究结果表明：该算法可保持整体明暗视觉效果，同时，原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强.