摘要

为解决烟尘环境对红外图像增强处理的干扰,突出目标的轮廓细节,提出一种基于引导滤波图像分层的红外烟尘图像增强方法。首先利用引导滤波将图像拆分为基础层与细节层,对细节层使用分数阶微分掩模作增强处理;然后基于红外烟尘图像的特点设计了二次分层方法,利用各项异性扩散将基础层分为原始层与轮廓层;之后对原始层进行自适应直方图均衡化,对轮廓层进行增益放大并与细节层合并;最后利用平均亮度设置权值函数,将两层图像进行加权融合得到增强图像。实验结果表明,相较于其他增强算法,该方法能够更有效的提高烟尘干扰下红外图像的清晰度,突出其细节纹理特征,增强后3组图像的平均梯度和信息熵平均值为7.721 1及5.811 4,相较于原始图像提升1.011 9及3.177 8。

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