2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩51頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、高位寬、高靈敏度紅外探測(cè)器所形成的紅外圖像普遍存在對(duì)比度低等問題,這會(huì)影響圖像中的目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)。使用傳統(tǒng)紅外圖像增強(qiáng)算法對(duì)此類圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,會(huì)在提高圖像對(duì)比度的同時(shí),造成圖像細(xì)節(jié)信息的損失。而現(xiàn)有的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法在增強(qiáng)圖像對(duì)比度、突出細(xì)節(jié)信息的同時(shí),但在一些應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)出現(xiàn)偽影,如“梯度反轉(zhuǎn)”。針對(duì)這一問題,本文提出一種新的紅外圖像細(xì)節(jié)信息的算法,在增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)信息的同時(shí)消除“梯度反轉(zhuǎn)”效應(yīng)。
  本文首先從紅外圖像直方圖均衡

2、化算法入手,分析得出其均勻化灰度分布的過程會(huì)造成圖像細(xì)節(jié)的丟失。在此基礎(chǔ)上介紹了現(xiàn)有的紅外圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法,并分析討論了這些算法的局限性。在本文提出的算法中,改進(jìn)了雙邊濾波器的灰度域高斯函數(shù)方差參數(shù)的選取,利用局部圖像信息自動(dòng)更新該參數(shù),并將其用于對(duì)輸入圖像的圖像分層;對(duì)基礎(chǔ)子圖像的處理使用雙平臺(tái)直方圖均衡化算法增強(qiáng)其對(duì)比度,并利用拉普拉斯算子的銳化特性進(jìn)行基礎(chǔ)圖像的邊緣補(bǔ)償;對(duì)細(xì)節(jié)子圖像的處理則采用gamma曲線變換提升增強(qiáng)細(xì)節(jié)信息并

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論