紅外圖像在低照度、強干擾和復雜環境下具有較強的成像能力，但受傳感器噪聲、成像條件及大氣衰減等因素影響，原始紅外圖像往往存在對比度低、細節模糊及光照不均等問題。本文針對紅外圖像質量退化的特點，提出了一種基于多算法融合的紅外圖像增強方法。該方法集成了 Retinex、多尺度直方圖均衡、同態濾波以及暗通道先驗引導濾波四類典型增強算法，通過 GUI 平臺實現一鍵加載、處理與結果對比；同時，利用信息熵、對比度及亮度三種客觀評價指標對不同方法的增強效果進行量化分析。實驗在多組紅外樣本圖像上進行了驗證，結果表明，所提系統能夠有效改善紅外圖像的整體亮度與細節對比度，抑制噪聲和光照不均，且可為不同場景下的紅外圖像處理提供靈活可擴展的工具平臺。

作者：張家梁(自研改進)

引言

紅外成像技術在夜間監控、目標識別、醫療檢測及軍事偵察等領域得到了廣泛應用。與可見光成像相比，紅外圖像不依賴環境光照，能夠在低照度和惡劣天氣條件下提供目標的熱輻射信息。然而，由于紅外傳感器固有的動態范圍限制，以及成像過程中受大氣衰減、熱噪聲及光學系統影響，紅外圖像常常表現出對比度不足、細節信息缺失、光照分布不均勻等缺陷。這些問題不僅降低了圖像的可視性，還會影響后續的自動檢測與識別任務。

針對紅外圖像質量退化問題，研究者提出了多種圖像增強方法，大致可分為三類：
（1）基于空間域的直方圖均衡及其改進方法，通過調整像素灰度分布提升整體對比度；
（2）基于頻率域的同態濾波，利用頻域處理分離照明分量與反射分量，均衡亮度同時增強細節；
（3）基于成像機理的先驗模型，如暗通道先驗去霧，可在一定程度上消除大氣散射影響。此外，Retinex理論基于人類視覺感知模型，在色彩恒常性和細節恢復方面表現出較好的效果。

本文在分析上述典型算法的基礎上，構建了一個集成 Retinex、多尺度直方圖均衡、同態濾波以及暗通道先驗引導濾波的紅外圖像增強平臺。平臺采用 MATLAB GUI 進行可視化設計，用戶可在界面中加載紅外圖像，選擇不同增強方法，并通過信息熵、對比度及亮度三種客觀指標對比增強效果。這種多算法融合與可視化評估的方式，不僅便于研究者分析算法優缺點，也為實際工程應用提供了靈活、高效的工具支持。

系統架構

1.系統概述
本系統旨在實現紅外圖像的自動增強與質量評價，通過多種圖像增強算法與客觀評價指標，對輸入的紅外圖像進行細節強化、亮度與對比度優化，并以可視化方式向用戶展示處理結果及其評價分數。系統采用 MATLAB 平臺開發，結合 GUIDE 圖形用戶界面，實現了操作簡單、處理快速、算法切換靈活以及增強效果可量化的特點。

系統整體由圖形界面層、業務邏輯層和圖像增強與評價核心模塊組成：
圖形界面層（GUI）：圖像載入、算法選擇、參數設置、處理執行與結果展示。
業務邏輯層：調用增強與評價模塊，返回結果并可視化。
圖像增強與評價核心模塊：
（1）預處理與通道轉換（RGB→灰度/HSV）
（2）增強算法：同態濾波、Retinex、暗通道去霧+引導濾波、直方圖均衡化
（3）評價指標：信息熵、對比度、亮度
（4）結果輸出與保存

2.系統流程圖

研究方法

本研究提出一種基于Matlab的多技術融合紅外圖像增強方法，綜合利用MSR、HE、HF和DCP+GF實現細節突出、對比度提升、照度均衡與去霧增強。

實驗結果

實驗結果表明：多種增強方法（Retinex、直方圖均衡、同態濾波、暗通道引導濾波）均能改善紅外圖像質量，其中各算法在細節清晰度、對比度提升和亮度均衡方面表現各異。

實驗結果表明：MSR 適于細節檢測、HE 強化對比度、HF 穩定應對光照不均、DCP+GF 去霧效果最佳但亮度不足。

1.實驗過程
圖1 原始輸入圖像

打開圖像后，只顯示輸入圖像，其余區域為空。

圖2 Retinex增強結果

在“Retinex增強”區域顯示結果，其它模塊仍為空。

圖3 直方圖均衡結果

Retinex增強和直方圖均衡模塊均顯示結果。

圖4 同態濾波結果

Retinex增強、直方圖均衡、同態濾波均顯示結果。

圖5 暗通道引導濾波 + 指標展示

全部結果展示完成，并顯示信噪比、對比度、亮度指標圖。

2.實驗結果
圖1：紅外圖像增強實驗結果（場景一）

圖2：紅外圖像增強實驗結果（場景二）

圖3：紅外圖像增強實驗結果（場景三）

系統實現

本系統完全基于MATLAB平臺開發，主要集成以下腳本與模塊：

研究結論

實驗結果表明，基于Matlab的多技術融合紅外圖像增強方法能夠有效提升圖像的細節、對比度和清晰度，不同算法在細節增強、對比度提升、照度均衡和去霧復原方面各具優勢，為紅外圖像處理與應用提供了可靠的技術支持。

實驗環境

硬件配置如表：實驗所用硬件平臺為惠普（HP）暗影精靈10臺式機整機，運行 Windows 11 64 位操作系統，作為模型訓練與測試的主要計算平臺，能夠良好支持Matlab的開發需求。

官方聲明

實驗環境真實性與合規性聲明：
本研究所使用的硬件與軟件環境均為真實可復現的配置，未采用虛構實驗平臺或虛擬模擬環境。實驗平臺為作者自主購買的惠普（HP）暗影精靈 10 臺式整機，具體硬件參數詳見表。軟件環境涵蓋操作系統、開發工具、深度學習框架、MATLAB工具等，具體配置詳見表，所有軟件組件均來源于官方渠道或開源社區，并按照其許可協議合法安裝與使用。

研究過程中嚴格遵循學術誠信和實驗可復現性要求，確保所有實驗數據、訓練過程與結果均可在相同環境下被重復驗證，符合科研規范與工程實踐標準。

版權聲明：
本算法改進中涉及的文字、圖片、表格、程序代碼及實驗數據，除特別注明外，均由7zcode.張家梁獨立完成。未經7zcode官方書面許可，任何單位或個人不得擅自復制、傳播、修改、轉發或用于商業用途。如需引用本研究內容，請遵循學術規范，注明出處，并不得歪曲或誤用相關結論。

本研究所使用的第三方開源工具、框架及數據資源均已在文中明確標注，并嚴格遵守其相應的開源許可協議。使用過程中無違反知識產權相關法規，且全部用于非商業性學術研究用途。