1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性，提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度 Retinex红外图像增强算法。首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计，生成光谱不重叠的 Retinex子带，然后对各个子带进行自适应增强，最后将各个增强后的子带加权融合。实验证明，该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节。
红外图像增强 自适应引导滤波 子带分解多尺度 infrared image enhancement adaptive guided filter sub-band decomposed Retinex Retinex
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
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 100039
3 长春理工大学理学院, 吉林 长春 130022
4 长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林 长春130012
为提高低亮度红外与可见光图像融合的视觉效果，提出了一种对比度增强的图像融合算法。使用双边滤波器对光照进行估计，提出了双边滤波子带分解多尺度Retinex变换，并在此基础上对原图像进行子带分解。使用基于局部空间频率的细节增强融合策略完成子带内系数融合，使用全局方差加权融合策略完成子带间系数融合。使用非线性拉伸法将融合结果由对数域映射到显示域。实验结果表明，该方法可有效消除光晕，提高融合图像清晰度，使细节信息更突出。
图像处理 对比度增强 双边滤波 子带分解多尺度Retinex 图像融合
1 哈尔滨工业大学自动化测量与控制系, 哈尔滨 150001
2 东北林业大学信息学院, 哈尔滨 150040
提出了一种基于数学形态学滤波的多分辨力图像融合。这种融合方法使用了形态学开闭运算构造了低通与高通滤波器, 将原始图像分解为4子带图像金字塔和4子带方向衬比度图像金字塔。然后利用方向衬比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔, 最后应用子带图像重构得到融合图像。融合实验表明, 该方法优于传统的形态学金字塔图像融合, 衬比度金字塔图像融合和小波分解图像融合。
图像处理 图像融合 数学形态学 多分辨力 方向衬比度 4子带分解
1 上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海200030
2 江西师范大学物理与通信学院,江西南昌330027
利用小波变换的3个高频分量之间相关特性,提出了基于球坐标变换的非线性小波变换图像压缩编码的方法.在小波收缩中,采用双曲线收缩处理球坐标下的径向分量以提高重建图像的质量.实验结果表明:此算法在压缩比和重建质量方面都取得较好的效果.
非线性小波变换(小波收缩) 球坐标变换 双曲线收缩 球坐标子带分解. nonlinear wavelet transform （wavelet shrinkage） spherical coordinates transform hyperbolic shrinkage spherical sub band （SSB）decomposition.
