红外图像增强机车电力系统故障诊断与定位.pdf

重建过程包括三个部分：图像配准、非均匀性内插及去模糊与去噪。图像配准精度越高，超分辨率重建效果越好，而图像分辨率越高，则图像配准精度越高，并以此为基础提出了一种联合图像配准的超分辨率重建算法

用于矿井电力系统的红外图像增强方法研究.pdf

该软件专为分析 µ-FTIR 图像而开发，但通常可用于大多数 FTIR 图像。 它提供了多种工具来分析和查看 FTIR 图像，例如 PCA、聚类分析和感兴趣区域。 此外，可以使用几种不同的算法对光谱进行切割、归一化或背景校正。 支持的格式有：OMNIC（.map 和导出的 .csv）和由 OPUS 创建的导出的 *.000 文件。

在人体温度检测报警系统中，我们需要在检测区域中实时的标识出一个或者多个人体的脸部区域，并在识别出的每个区域中查找最高温度。本文所描述的算法主要是识别出图像范围中的高温区域，涉及到的算法有图像二值化、二值图像的连通区域标记。

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点，本文提出一种消除光晕和细节增强的 Multi-scale Retinex（MSR）红外图像增强算法。首先，以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益，然后，采用改进的引导滤波核函数估计照度分量，在对数域对多尺度 Retinex 数学模型求解，获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后，为进一步增强细节和提升亮度，对反射分量依灰度等级进行自适应增强，并通过偏移调整和Gamma 校正改善图像亮度，得到最终增强图像。实验结果表明，本文算法相对其它的 Retinex 增强算法，可有效地消除光晕现象，突出细节，可获得视觉效果良好的增强结果.

基于灰度分层的FPGA红外图像伪彩色实时化研究.pdf

红外图像灰度直方图统计分析的研究

研究用于图像去噪的偏微分方程；在理论上对去噪原理进行了分析。通过对扩散方程中扩散系数的改进，提出了一个对噪声图像更有效、更具有适应性的去噪扩散模型，对高斯噪声图像进行处理。与传统的各向异性扩散算法进行了比较并对偏微分方程的未来发展方向进行了展望。实验结果表明，该方法在有效去除噪声的同时较好地保留了图像中的重要细节信息，使图像的细节部分清晰。该方法可以有效地去除图像噪声，提高图像的质量。

能够根据像素平均值将box标注转化为像素点标注