元の赤外線画像のダイナミックレンジが高く、画像のコントラストが低く、エッジがぼやけている問題を解決するために、適応型ガイドフィルタに基づく赤外線画像の詳細強調アルゴリズムを提案した。まず、設計されたパラメータ適応型ガイドフィルタを用いて、入力画像を基底層と細部層に分割する。次に、プラットフォームヒストグラム均等化を使用して基底層のダイナミックレンジを圧縮し、マスク加重およびγ変換により細部層のノイズを抑制し、画像の詳細を強調する。最後に、処理された基底層と細部層を線形に加重し、表示範囲に引き伸ばす。実験結果は、従来および先進的な赤外線画像詳細強調アルゴリズムと比較して、本アルゴリズムがより強力なシーン適応性を持ち、高ダイナミックレンジシーン、複雑な屋外シーン、および海天空間シーンでより良い強調効果を得たことを示している。先進的なアルゴリズムと比較して、本アルゴリズムは平均勾配を平均35.3％向上させ、知覚に基づく画像品質評価指標で平均10.7％向上させた。本アルゴリズムは赤外線画像のダイナミックレンジを効果的に圧縮し、画像のコントラストと鮮明さを著しく向上させ、処理結果は人間の観察により適している。

赤外線画像強調; ガイドフィルタ; デジタルディテール強調; ダイナミックレンジ圧縮