1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
为实现高动态范围红外图像压缩和高亮区与阴影区细节增强，提出一种基于子带分解多尺度Retinex自适应细节增强方法。利用子带分解多尺度Retinex 获取三个独立光谱子带；利用引导滤波将各子带分为细节层和基础层；之后依据子带特性设计细节增强权值基函数，自适应实现红外图像细节增强；针对输出图像平滑区灰度不均匀特点，自适应求取Gamma 曲线实现灰度映射。实验结果表明：经本文算法处理后图像阴影区与高亮区细节得到明显增强，全局视觉效果良好。客观测评结果表明：本文算法有效增强图像细节信息，并且与经典基于双边滤波的细节增强算法比较，本文算法耗时没有增加。
图像处理 红外图像 细节增强 子带分解 引导滤波
