Для решения проблемы высокого динамического диапазона исходного инфракрасного изображения, низкой контрастности изображения и размытых краев предложен алгоритм улучшения деталей инфракрасного изображения на основе адаптивной направленной фильтрации. Во-первых, с использованием разработанного параметрического адаптивного направленного фильтра исходное изображение разделяется на базовый уровень и уровень деталей. Затем динамический диапазон базового уровня сжимается с помощью платформенного гистограммного выравнивания, а шум на уровне деталей подавляется и детали изображения улучшаются с помощью масочного взвешивания и гамма-преобразования. Наконец, обработанные базовый и детальный уровни объединяются линейным взвешиванием и растягиваются до диапазона отображения. Результаты экспериментов показывают, что по сравнению с традиционными и передовыми алгоритмами улучшения деталей инфракрасных изображений, предлагаемый алгоритм обладает более сильной адаптивностью к сценам, достигая лучших результатов улучшения в условиях высокого динамического диапазона, сложных уличных сцен и морских горизонтов. По сравнению с передовыми алгоритмами, предлагаемая методика в среднем повышает средний градиент на 35,3% и индекс оценки качества изображения на основе восприятия на 10,7%. Алгоритм эффективно сжимает динамический диапазон инфракрасных изображений, значительно улучшая контраст и четкость, что делает результаты более удобными для человеческого восприятия.

Усиление инфракрасного изображения; направленная фильтрация; цифровое усиление деталей; сжатие динамического диапазона