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题名考虑多尺度纹理特征的红外传感图像频域增强
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作者
曾琪
杨真
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机构
江西制造职业技术学院信息工程学院
华东交通大学网络信息中心
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期652-657,共6页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ209928)。
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文摘
红外传感图像质量容易受探测器和传输距离影响,导致图像亮度和对比度较低、轮廓细节模糊等问题。为此,提出了考虑多尺度纹理特征的红外传感图像频域增强方法。引入残差学习策略,基于多尺度纹理特征搭建多尺度卷积神经网络模型,进行图像去噪。对去噪后图像进行傅里叶变换,获取红外传感图像的低频图像和高频图像。针对低频图像部分,调节图像灰度和对比度以增强低频分量。针对高频图像部分,利用Log算子和Laplace算子增强图像细节及边缘。加权融合两者处理结果,选取Gamma校正调节对比度,增强高频分量。融合两种增强后图像,实现红外传感图像频域增强。实验结果表明,该方法峰值信噪比高于43,信息熵大于8,边缘强度超过82,对比度熵大于8.1,平均梯度大于8。
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关键词
多尺度纹理特征
红外传感图像
图像频域增强
卷积神经网络
GAMMA校正
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Keywords
multi-scale texture feature
infrared sensor image
image frequency domain enhancement
convolutional neural network
gamma correction
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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