红外图像去噪增强算法论文和代码合集.zip

该压缩包文件“红外图像去噪增强算法论文和代码合集.zip”包含了近年来关于红外图像处理领域的多种算法的论文和实现代码，主要聚焦于去噪和增强技术。这些资源对于研究者、工程师以及对红外图像处理感兴趣的人员来说，是一份宝贵的参考资料。 1. **基于重力和横向抑制网络的图像增强算法**：这种算法利用了重力和横向抑制的原理，以改进图像的对比度和清晰度。重力模拟了像素之间的相互作用，而横向抑制则有助于消除噪声并突出图像的重要特征。 2. **具有结构先验的单红外图像强度不均匀校正**：此方法利用图像的内在结构信息来校正由于传感器不均匀性或环境因素导致的强度差异，以获得更均匀的图像。 3. **双重重量的红外图像去噪**：双重权重策略可能涉及对不同频率区域的噪声进行不同程度的抑制，旨在保持图像细节的同时去除噪声。 4. **基于加权最小二乘的非制冷红外成像系统中基于单帧的列固定模式噪声校正**：在非制冷红外成像系统中，列固定模式噪声是一个常见问题。此方法通过加权最小二乘优化来校正这种噪声，以提高图像质量。 5. **高噪声红外图像中的鲁棒缺陷检测和分割算法**：针对高噪声环境，该算法能有效地检测和分离红外图像中的缺陷区域，即使在噪声水平较高的情况下也能保持良好的性能。 6. **自适应直方图分区和亮度校正的红外图像增强**：该技术根据图像的直方图分布进行自适应分区，然后进行亮度调整，以增强图像的整体视觉效果。 7. **基于导热矩阵的红外图像边缘检测方法**：通过模拟热传导过程，这种方法可以更准确地检测红外图像的边缘，提高目标识别的准确性。 8. **多尺度低频不均匀校正**：多尺度处理允许在不同分辨率下校正图像，从而更全面地处理低频不均匀性问题。 9. **基于一维引导滤波的低纹理红外图像的有效带状噪声去除**：一维引导滤波器可以有效地平滑图像的带状噪声，同时保持图像的纹理细节。 10. **基于局部边缘保留滤波器的HDR红外图像细节增强**：这种方法旨在在高动态范围（HDR）红外图像中保留边缘信息，提高图像的视觉质量和细节表现。 这些算法大多采用MATLAB实现，部分是C语言，同时包含深度学习训练好的模型，适合对这两种编程语言有基础的读者进行学习和实践。通过这些资源，学习者不仅可以深入理解红外图像处理的理论，还能掌握实际应用技巧，为自己的项目或研究提供强有力的支持。