【摘 要】
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针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题，借助形态学高帽变换和低帽变换，提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。
【基金项目】
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甘肃省科技计划项目(1508KJZA059)资助
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针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题，借助形态学高帽变换和低帽变换，提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。首先，用改进高帽变换、低帽变换分别提取多尺度明亮、暗淡图像区域；其次对多尺度的明亮与暗淡图像区域实施最大值的提取；然后操作其最大值以构建明亮和暗淡的图像区域；最后通过加权处理，实现图像增强。实验结果表明：本文算法在抑制噪声和突出了目标图像的边缘的基础上，有效地提高图像对比度，可应用于红外图像增强的场合，为后续图像信息处理奠定了必要的基础。
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