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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于Retinex算法的红外图像增强方法，涉及图像处理领域。其包括如下步骤：S1据Retinex理论，将输入图像分解为光照分量和反射分量；S2利用多尺度Retinex算法将原始图像分解为光照分量Lx,y与反射分量Rx,y；S3对光照分量Lx,y进行对数变换以增强其特征；S4对于反射分量Rx,y，引入引导滤波替代传统高斯滤波，将其分为基础层和细节层。基础层分量Bx,y使用CLAHE算法处理，而细节层分量Dx,y则使用中值滤波去噪和指数变换以改变灰度值；S5按比例融合增强后的细节层和基础层，生成增强的反射分量；S6合并增强后的光照分量和反射分量，得到增强的红外图像。本发明不仅有效增强了特征的有效信息，还有效抑制了背景噪声，能够有效提升红外图像质量。

主权项：1.一种基于Retinex算法的红外图像增强方法，该方法包括：步骤1：将原始图像进行多尺度的空间分解，再将每个尺度图像分解为光照分量Lx，y与反射分量Rx，y，图像分解公式如下所示；Ix，y＝Rx，yLx，y其中，Ix，y表示原始图像，Rx，y是由R′x，y做反对数变换得到； 其中，εi表示第i层的权重数值；Iix，y为第i层图像信息；*为卷积符号；fx，y为中心环绕函数；步骤2：对步骤1中所得图像的光照分量Lx，y，使用对数变换进行处理，其将窄带区域的低灰度部分扩展到高灰度输出，L′x，y是变换后的光照分量，c为常数，用来控制变换幅度，其处理公式如下：L′x，y＝c·logv+11+v·Lx，y其中，v+1为底数，v越大，灰度提高越明显；步骤3：对于步骤1中所得图像的反射分量Rx，y，使用引导滤波将反射分量Rx，y分为细节层Dx，y和基础层Bx，y；步骤4：对基础层Bx，y进行对比度限制处理，得到增强后的基础层BEx，y；步骤5：对细节层Dx，y进行中值滤波，再使用指数变换改变灰度值，得到增强后的细节层D″x，y；步骤6：按比例融合增强后的细节层与基础层进行融合得到增强后的反射分量R′x，y；步骤7：将步骤2得得到的变换后的光照分量L′x，y与步骤6得到的反射分量R′x，y进行合并得到增强后的红外图像I′x，y。

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权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于Retinex算法的红外图像增强方法