1 昆明物理研究所，云南昆明 650223
2 陆军装备部驻重庆地区军事代表局驻昆明地区第一军代室，云南昆明 650023
红外图像处理中，由于非制冷红外探测器工艺技术上的原因，原始的红外图像包含多种噪声，尤其是椒盐噪声、固定或随机条纹噪声。当前有许多红外图像降噪的滤波算法，但在时间、空间、降噪效果、细节保持等方面各有侧重，难以实现完美结合。如何更快速、更高效、更准确地滤除噪声信息，保留更多的细节信息，是今后红外图像处理降噪研究的关键方向。本文调研了目前主流的红外图像降噪算法，并从传统滤波降噪、变换域滤波降噪、基于图像分层处理滤波降噪三大类别进行了分析比较，并且提出了一种结合传统算法和基于图像分层的自适应降噪算法，为今后的相关领域研究人员提供参考。
红外图像降噪 自适应降噪 传统滤波器 图像分层滤波器变换域滤波器 infrared image noise reduction, adaptive noise red
中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
对于全变分降噪模型, Split Bregman算法收敛快而且具有较好的降噪效果.通过研究Split Bregman算法, 提出了一种自动调节拉格朗日乘子和罚参数的自适应Split Bregman算法.实验结果表明, 新方法与传统Split Bregman算法相比具有更快的收敛速度, 同时能在保持红外图像边缘特性的前提下有效地去除噪声.
红外图像降噪 全变分模型 迭代 Infrared image denosing total variation model iteration
