要約ワイドダイナミック赤外線画像強調アルゴリズムは
振り返る
広いダイナミック赤外線画像強調履歴プロセスアルゴリズムは単純で原油からステップ回転（新しいアルゴリズムが提案フレームワーク）、ステップ改革（改善された最適化）によってステップ、によって常にされて学者ステップが包括的に詳述したに確認あなたと。
ことわざ通りである：改革が完了していないときにのみ行わ。完璧なアルゴリズムには最高のアルゴリズム、唯一のより良い、より良いアルゴリズムがありません、ありません。
今後は
、1990年代と今見アルゴリズムに、アルゴリズムは少し荒いですが、それは、この蓄積の少しだけ今より良い完璧なアルゴリズムです。
ことわざがあるよう：巨人の肩の上に、我々は、遠く短いステップ数千マイルを参照してください。
ディレクトリ
なぜ私はこのアルゴリズムが必要なのでしょうか？
要約
アルゴリズムの主なアイデアは、一般的に3種類の説明
、イメージマップベースの広ダイナミック強調アルゴリズム：第一のタイプ
第二のカテゴリー：階層に基づく広ダイナミック画像強調アルゴリズムの
第三のカテゴリー：ワイドダイナミック画像強調アルゴリズム勾配フィールドに基づいて
3つアルゴリズム分析の長所と短所を比較
1.あなたはなぜ、広ダイナミック赤外線画像強調アルゴリズムに必要なのでしょうか？
私の以前の記事「原因と結果のデジタルディテールエンハンスメント・アルゴリズム（FLIRのI詳細なドキュメント）」を参照してください
https://blog.csdn.net/hahahahhahha/article/details/102978112を。
2.概要：
スタートアルゴリズムは、3種類のマッピングに基づいて広ダイナミック画像強調アルゴリズム、勾配磁場に基づいて階層化、広ダイナミック画像強調アルゴリズムに基づいて、広ダイナミック画像強調アルゴリズムを記載しています。
3.一般的に導入された3つのアルゴリズムの主な考え方
（おそらく1999年前）以前のアルゴリズムは、主にマッピングに基づいて。シンプル、低複雑が、詳細を強調するのに十分ではありません。
この目的のために、研究者は、元の画像は、ベース層及び細部の層に分割され、そのハイライトをダイナミックレンジ圧縮の前提を確保するために処理した。このアルゴリズムに基づいて（おそらく2001）アルゴリズムの積層画像を提案し詳細は、詳細強調におけるそのようなアルゴリズムは、大幅に改善したが、傾向勾配反転及びハロー現象されています。
勾配反転及びハロー現象を解決するために、研究者はまた、勾配磁場に基づくアルゴリズムを提案しているが、詳細は、アルゴリズムの良好な第二のクラスとして有効です。
前記第1のカテゴリのマッピングに基づいて、広ダイナミック画像強調アルゴリズム
を含む：線形ゲイン、ガンマカーブ、および投影ヒストグラムからマッピング。
4.1線形写像の利得**ので
LOUT（I、J）= 255 * Iinの（I、J）/（MAX（電流Iin）-min（電流Iin））、
最大値と最小値が極値を除去した後に得られます。
それを極端にする方法？それについて自分自身の考えを残しました。
4.2ガンマ曲線
異なる効果、善と悪、に対応する異なるガンマパラメータは、適応ではない、手動でデバッグを持っています。
ガンマカーブは、セグメント化プロセスを行うことができないので、そこに排除または「空階調値」全体ではありません。
ヒストグラムで4.3
4.3.1最も原始的なヒストグラム等
、いくつかの場面で良い結果が、色あせた欠点は明白で、オーバー強化、過大な雑音増幅、失われたディテール、。
4.3.2プラットフォームヒストグラム均等化
最も基本ヒストグラムは、私たちに高コントラスト視覚的な経験を持ってきたが、それは多くの問題です。
この詳細を投げ、そのドキュメントのFLIRは明記されています：FLIRのDDEは、HE（ヒストグラム均等化）ではありません。この記事では私が説明したこのhttps://blog.csdn.net/hahahahhahha/article/details/102978112を。
それの洗浄効果洗浄し、フェードアウト、それがさらに耐え難いノイズ増幅です。
したがって、学者はまた、いくつかの最適化手法を提案しました。1995年に、ビッカースは、ヒストグラム等化アルゴリズム（プラトーヒストグラムイコライゼーション、PHE）ベースのプラットフォームしきい値を提案しました。
4.3.3適応ヒストグラム均等化
1987、PIZERもから、それが小領域で最も原始的なヒストグラム等化とは異なるされており、適応ヒストグラム等化アルゴリズム（適応ヒストグラム均等化、AHE）によって提起されました別のウィンドウのヒストグラム均等化を開き、あなたもまた、そのようにAプレイを実現するために来ることができ、「グローバルグローバル」と「ローカルローカル」と彼女は言いました。
AHEは地元の細部の利点を強調することであるが、それはノイズを増幅するのは非常に簡単です、非常に迷惑な欠点です。
4.3.4制限コントラスト適応ヒストグラム均等化
1994年、ZUIDER草原適応ヒストグラム均等化（CLAHE）アルゴリズムのコントラスト制限、驚くべき古典的な論文を発表した（強く推奨学習）「のコントラストは、適応ヒストグラム均等化を制限」医用画像処理におけるアルゴリズムでは、画像処理のセキュリティは、アプリケーションの非常に広い範囲を持っています。ハロー現象、改善する必要性をもたらすために子宮からアルゴリズム。
ちょうど16-16、適応ではない、マニュアルへの入力パラメータを、または8-6、赤外線画像処理を8ビットのために16ビットには適用されません：MATLAB関連機能のadapthisteqで画像ツールボックス、私は個人的に感じています。使用するためには、元の紙を参照して、独自のコードを記述します。
4.3.5ヒストグラムマッピング
2009年には、スーパー彼の論文では、前方の改善ヒストグラムマップ（修正ヒストグラム投影を）入れ華南の人々を残し、アルゴリズムは、オリジナルに基づいて改善されたヒストグラム均等化です高ダイナミック赤外線画像圧縮では、同様に得ることが可能である、「ボイド階調値」普通の間の差をマッピング線形、アルゴリズムが交差（または排除）することができ、ノイズ一般線形写像と同様増幅しません「適応区分的線形写像」方法。グレースケール画像全体では大きすぎる、良い結果です。たとえば、次のように熱いカップを持っている人の手。
結論：
要約するリムリックでこの時間：
ワイドダイナミックさと赤外線画像
アルゴリズムは、3つの主要な政党に分かれています。
最初のカテゴリ、マッピングに基づいて、
あまりにも才能明るい学者。
グローバル・ローカルは、行うことができ
、リニアは重要ではありませんか。
ノイズ抑制が重要である、
画質が向上しました。
時間が限られ、最初の書き込みです。
次回チャットチャットは、に焦点を当てた：
「階層に基づいてWDR画像強調アルゴリズム」