【摘 要】
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主要论述了一种基于引导滤波器图像分层的高动态范围红外图像增强算法,通过弓I导滤波器将原始红外图像分解成基本层和细节层,再对它们分别采用相应的Y变换进行压缩,最后按照一定
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主要论述了一种基于引导滤波器图像分层的高动态范围红外图像增强算法,通过弓I导滤波器将原始红外图像分解成基本层和细节层,再对它们分别采用相应的Y变换进行压缩,最后按照一定比例将两部分重新合成,从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示。引导滤波器不依赖于滤波半径与图像灰度值范围,执行效率更高,计算速度更快;另外,引导滤波器是局部线性模型,边缘保持特性更好,能克服其他滤波器在图像灰度变化比较剧烈的边缘易出现梯度翻转,造成图像出现“伪边缘”的缺陷。实验结果表明,通过本算法增强后的红外图像,不论是
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