基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低,易受背景环境影响的问题,提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法.该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT),得到高频细节子带和低频近似子带,然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强,对低频近似子带直接采用LSCN算法增强,最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像.在电力变压器红外图像中,该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了 10.86％、14.39％、19.95％、7.06％、6.70％.实验结果表明,该算法不仅提升了红外图像整体清晰度,同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强,具有很好的红外图像增强效果.