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上传时间: 2021-12-22 14:19:10
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由于成像环境的变化和红外成像传感器的局限性,红外图像通常具有一些缺点:对比度低,细节少和边缘不清晰。 因此,为了促进红外成像技术的应用,必须提高红外图像的质量。 为了自适应地增强图像细节和边缘,我们在提出的图像增强方案下提出了一种红外图像增强方法。 一方面,假设高质量图像比低质量图像具有更明显的结构奇异性,我们提出了一种依赖于结构特征提取的图像增强方案。 另一方面,不同于当前基于深度学习网络的图像增强算法,该算法试图训练和构建端到端映射以提高图像质量,我们分析了堆叠稀疏去噪自动编码器中第一层的重要性,以及为提出的图像增强方案提出了一种新颖的特征提取方法。 实验结果证明,该新颖的特征提取方法在边缘没有伪影,例如块状伪影,“梯度反转”和伪轮廓。 与其他增强方法相比,该方法在红外图像增强方面达到了最佳性能。