一种基于小波变换的红外图像增强方法（2015年）

简介：
本文提出了一种利用小波变换技术来提升红外图像质量的方法。通过优化算法处理噪声与细节，增强了目标识别和场景分析能力，在2015年取得了显著效果。 图像增强处理是红外图像预处理中的必要且关键步骤。由于目标物体信号弱导致的对比度低以及外界噪声干扰造成的图像质量差等问题，本段落提出了一种结合小波变换、奇异值分解与阈值滤波技术的新型算法。 具体而言，该方法首先通过小波变换将红外图像分为高频系数和低频系数两部分。在低频域中应用奇异值分解来提升对比度及改善图像质量；而在高频域则采用阈值滤波以减少噪声并突出细节特征。最后，经过逆向的小波重构过程获得最终的增强效果。 实验结果显示：相较于传统方法，该算法能够显著提高红外图像的对比度和细节表现力，在视觉上更接近于人类感官体验的标准，因此被认为是一种有效的处理手段。