基于双峰高斯函数的红外图像自适应增强方法

简介：
本研究提出一种基于双峰高斯函数的算法，能够有效提升红外图像的对比度和清晰度，实现自适应增强处理。 为解决红外图像中存在的目标边缘模糊及细节不清的问题，本段落提出了一种基于双峰高斯函数规定化的变分红外图像增强算法。该方法首先将图像转换到梯度域，并计算出其对应的梯度直方图；随后构建一个具有两个峰值的高斯分布模型来约束原始梯度信息的分布情况；最后通过变分法重建增强后的图像，从而提升对比度并突出目标边缘及细节特征。 为了防止噪声在处理过程中被过度放大，在生成增强型梯度场时对噪声进行了幅值限制。实验结果显示，与传统的直方图均衡化和规定化方法相比，本算法无论是在视觉效果还是量化指标（如图像信息熵）方面都表现出显著优势，能够为红外成像提供更佳的视觉体验。