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一种基于双阈值红外图像增强新算法
标题：一种基于双阈值红外图像增强新算法
摘要：
红外图像增强对于提高红外图像质量、增强红外目标的辨识能力具有重要意义。本文提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法，通过对红外图像进行预处理、局部对比度增强和全局对比度增强三个步骤的处理，实现了对红外图像的有针对性增强。实验结果表明，该算法能够显著提高红外图像的视觉质量和目标的识别能力。
关键词：红外图像增强；双阈值；预处理；局部对比度增强；全局对比度增强
1.引言
红外图像在信息冗余度低、高噪声、对比度低等方面存在一些固有的问题，因此红外图像增强技术至关重要。现有的红外图像增强算法大都针对单一的增强方法，缺乏针对不同红外图像进行有针对性的增强策略。本文提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法，通过综合使用预处理、局部对比度增强和全局对比度增强等方法，对不同区域的红外图像进行不同的处理，从而提高红外图像的视觉质量和目标的识别能力。
2.相关工作
在过去的几十年中，许多红外图像增强算法被提出。传统的增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸和高斯滤波等。然而，这些方法无法满足复杂的红外图像增强需求。因此，研究者们提出了许多基于图像局部特征和纹理分析的增强算法。这些算法通常根据红外图像中的不同特性，通过对图像进行预处理和滤波处理，从而增强目标的辨识能力。
3.提出的算法
本文提出的算法主要包括预处理、局部对比度增强和全局对比度增强三个步骤。预处理阶段对红外图像进行降噪和增强边缘的操作，从而保留图像的细节信息。局部对比度增强通过将图像分割为不同的区域，根据每个区域的局部对比度特性，选择不同的增强方法进行处理。全局对比度增强通过综合每个区域的增强结果，调整整个图像的对比度，使图像更具辨识度。
4.实验结果与分析
通过对不同类型的红外图像进行实验，本文的算法与传统的增强算法进行了对比。结果表明，在保留红外图像细节的同时，本文的算法能够显著提高红外图像的视觉质量和目标的识别能力。与传统的增强算法相比，本文的算法在增强效果和目标识别能力方面取得了更好的结果。
5.结论与展望
本文提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法，通过综合使用预处理、局部对比度增强和全局对比度增强等方法，实现了对红外图像的有针对性增强。实验结果表明，该算法能够显著提高红外图像的视觉质量和目标的识别能力。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将该算法应用于实际的红外图像增强应用场景中。
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