透烟雾红外数字全息像的亮度增强算法

红外数字全息具有强穿透性，可以透过烟雾成像，但研究发现在烟雾环境下，红外数字全息重建像存在部分阴影区域，不能满足对成像质量的要求。为此提出了一种透烟雾红外数字全息像的亮度增强算法。该算法首先使用双边滤波器去除图像的散斑噪声，然后利用二值化、边缘提取、形态学算法分割阴影区域，最后使用基于Tent优化的麻雀搜索算法寻找阴影区域与明亮区域的类间方差最小值，实现增强阴影区域亮度的目的。在烟雾环境下进行实验，拍摄一系列红外全息图后，选取一个完整烟雾周期内的六张样本图像进行处理。实验结果表明，经提出的算法处理后，图像的峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）和特征相似度（FSIM）值都优于其他图像增强算法，验证了此算法对透烟雾红外数字全息图像阴影区域亮度增强的有效性与优越性。