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龙图腾网获悉天津津航技术物理研究所申请的专利基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211148584.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法是由孙琳;马群;倪锋;杨贺设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法。本申请将原图像分别经过第一引导滤波器和第二引导滤波获得第一输出图像和第二输出图像，第一输出图像减去第二输出图像获得第一细节层图像；第二输出图像分别经过改进型AGC算法计算得到增强后的第一增强基础层图像，经过基于局部二值化函数统计的直方图增强算法计算得到增强后的第二增强基础层图像；将第一增强基础层图像和第二增强基础层图像经加权融合的方式获得增强后的基础层图像；第一细节层图像经过掩膜处理去除图像固定噪声，并经过归一化将图像映射到8bits图像空间，再经过AOC算法获得增强后的细节层图像；增强后的基础层图像和增强后的细节层图像进行加权融合，得到最终增强图像。

本发明授权基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法在权利要求书中公布了：1.一种基于引导滤波的自适应红外图像细节增强算法，其特征在于，包括： S1、获取14bits16bits红外图像，并将14bits16bits红外图像作为引导滤波器的引导图像； S2、基于引导图像，通过第一引导滤波器和第二引导滤波器分别对其进行计算，得到第一输出图像和第二输出图像，所述第一输出图像的滤波效果小于所述第二输出图像的滤波效果； S3、第一输出图像减去第二输出图像，得到第一细节层图像； S4、采用改进型AGC算法对第二输出图像进行计算，得到第一增强基础层图像； S5、采用基于局部二值化函数统计的直方图增强算法对第二输出图像进行计算，得到第二增强基础层图像； S6、将第一基础层图像和第二增强基础层图像进行加权融合，得到增强后的基础层图像； S7、对第一细节层图像进行掩膜处理，得到第二细节层图像； S8、对第二细节层图像进行归一化处理，得到第三细节层图像； S9、将第三细节层图像映射到8bits图像空间，得到第四细节层图像； S10、采用AOC算法将第四细节层图像进行计算，得到增强后的细节层图像； S11、将增强后的基础层图像和增强后的细节层图像进行加权融合，得到最终增强图像； 在S1-S2中的引导滤波器的公式为： ； ； ； 其中，为输出图像； 为引导图像； k为引导图像上某一点处的像素； 和为引导图像在中的线性系数； 为以k为中心，半径为r的局部窗口； 为窗口内总像素数； 为引导图像在窗口内的均值； 为引导图像在窗口内的方差； i为图像上的像素点； 为输入图像； 为窗口中输入图像的均值； 和为引导图像在中的线性系数的平均值； 为规整化因子； 第一引导滤波器的小于第一引导滤波器的； 在S4中，改进型AGC算法为： S41、获取第二输出图像的原直方图； S42、通过上下平台值对原直方图进行修正，得到第一直方图： S43、若对第一直方图进行分段，得到第二直方图，则进入S45，若未对第一直方图进行分段，则进入S44； S44、通过线性平滑映射方式对第一直方图进行噪声抑制，得到第三直方图； S45、对第二直方图或者第三直方图进行极值点剔除，得到第四直方图； S46、对第四直方图进行AGC映射，得到第一增强基础层图像； 在S5中，基于局部二值化函数统计的直方图增强算法为： S51、将第二输出图像分割为若干个大小相同且互不重叠的矩形图像块，得到若干的子图像； S52、通过基于二值化函数的直方图统计方法对子图像进行运算，得到增强子图像； S53、基于增强子图像，计算整个图像，得到第二增强基础层图像； 在S10中，所述AOC算法为： ； 其中，为增强后的细节层图像； 为图像固定增益值； 为图像均值； 为增强后的细节层图像的期望图像均值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津津航技术物理研究所，其通讯地址为：300000 天津市东丽区空港经济区中环西路58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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