基于平稳小波变换与Retinex的红外图像增强技术

简介：
本研究提出了一种结合平稳小波变换和平面Retinex理论的新型算法，旨在显著提升红外图像的视觉效果和细节清晰度。 为了克服基于小波变换的红外图像增强方法在视觉效果上的不足，本段落提出了一种结合平稳小波变换和平坦视网膜效应（Retinex）理论的新方法来提升红外图像的质量。具体来说，该方法首先通过多尺度Retinex算法对经过平稳小波分解后的低频子带进行处理以提高其视觉表现和亮度均匀性；其次，采用贝叶斯萎缩阈值技术去除高频子带中的噪声，并依据低频信息的局部对比度与模糊规则来确定用于增强高频细节的增益系数；最后，将优化过的高低频成分结合重构为最终的增强图像。通过大量实验验证了该方法的有效性，并将其与其他常见算法如双向直方图均衡法、二代小波变换处理和Curvelet变换技术进行了对比分析。结果显示，所提方案不仅能够更好地突出图像细节特征而且有效减少了噪声干扰，在整体视觉效果上也有了显著提升。