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龙图腾网获悉北京遥感设备研究所申请的专利一种基于双直方图和拉普拉斯锐化的红外图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116205800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211679189.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于双直方图和拉普拉斯锐化的红外图像增强方法是由胡暾设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双直方图和拉普拉斯锐化的红外图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平均保持双直方图均衡化及高斯拉普拉斯锐化融合的红外图像增强方法。该方法首先构建红外图像增强系统，所构建的系统包括平均保持双直方图均衡化模块、高斯拉普拉斯锐化模块和图像融合模块，通过平均保持双直方图均衡化模块对红外图像进行平均保持双直方图均衡化，获得均衡化图像，高斯拉普拉斯锐化模块对红外图像锐化，获得锐化图像，图像融合模块加权融合均衡化图像和锐化图像，获得增强后的红外图像。本发明实现了红外图像的对比度增强，增强了红外图像中细节信息，同时解决了图像中噪声和背景过度增强的问题。

本发明授权一种基于双直方图和拉普拉斯锐化的红外图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双直方图和拉普拉斯锐化的红外图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取红外图像以及所述红外图像的属性信息； 基于所述属性信息，对所述红外图像进行平均保持双直方图均衡化，得到均衡化图像； 对所述红外图像进行锐化处理，得到锐化后图像； 对所述均衡化图像和锐化后图像进行加权融合，得到增强后的红外图像， 其中，对所述红外图像进行平均保持双直方图均衡化，得到均衡化图像包括：根据所述红外图像的高h和宽w，计算所述红外图像的平均灰度值；根据所述红外图像的平均灰度值，将所述红外图像分为低灰度值图像和高灰度值图像；分别求取所述低灰度值图像和高灰度值图像的概率密度函数，得到低灰度值图像概率密度函数和高灰度值图像的概率密度函数；根据所述低灰度值图像概率密度函数，计算得到低灰度值图像累积概率密度函数，根据所述高灰度值图像的概率密度函数，计算得到高灰度值图像的累计概率密度函数；根据所述低灰度值图像累积概率密度函数，获得第一转换函数，根据所述高灰度值图像的概率密度函数，得到第二转换函数；根据所述第一转换函数对所述低灰度值图像进行均衡化处理，得到低灰度值均衡化图像，根据所述第二转换函数对所述高灰度值图像进行均衡化处理，得到高灰度值均衡化图像；将所述低灰度值均衡化图像和高灰度值均衡化图像合并，得到均衡化图像； 通过公式1根据所述红外图像的高h和宽w，计算所述红外图像的平均灰度值； 其中，Imean为红外图像的平均灰度值，Ix,y为红外图像I中位置x,y处像素点的灰度值，x为像素点所在的行位置，y为像素点所在的列位置； 通过公式2所述根据所述红外图像的平均灰度值，将所述红外图像分为低灰度值图像和高灰度值图像； 其中ILx,y为为低灰度值图像、IUx,y为高灰度值图像； 通过公式3分别求取所述低灰度值图像和高灰度值图像的概率密度函数，得到低灰度值图像概率密度函数和高灰度值图像的概率密度函数， 其中，plr1为低灰度值图像IL的概率密度函数，pur2为高灰度值图像的概率密度函数，histr1，histr2分别表示低灰度值图像IL，高灰度值图像IU灰度值分别为r1，r2的像素数目，nl，nu分别为低灰度值图像IL，高灰度值图像IU中的总像素数目，L为图像I的灰度级； 通过公式4根据所述低灰度值图像概率密度函数，计算得到低灰度值图像累积概率密度函数，根据所述高灰度值图像的概率密度函数，计算得到高灰度值图像的累计概率密度函数， clr1为低灰度值图像累积概率密度函数，cur2为高灰度值图像的累计概率密度函数； 通过公式5根据所述低灰度值图像累积概率密度函数，获得第一转换函数，根据所述高灰度值图像的概率密度函数，得到第二转换函数， slr1为第一转换函数，sur2为第二转换函数。

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