基于模糊逻辑的红外图像增强算法研究

发布时间：2025-02-10 17:29

　　本文以模糊理论为基础研究了针对红外图像的增强处理方法。首先利用模糊最大熵准则求取红外图像的最佳阈值,以此为基础提出了三种空间域增强算法,分别对目标物和背景区域采用非线性拉伸处理算法、改进的平台直方图均衡算法以及双阂值自适应分段线性变换算法,实验表明它们的处理效果各具优势。之后本文又借助小波理论,在频域中提出了基于模糊逻辑和小波变换的红外图像对比度增强算法,通过对低频信息的模糊增强处理,使图像的边缘轮廓得到强化,而对高频系数运用阈值法滤除噪声,该算法不但能明显提高图像的对比度,还能起到较好的降噪效果。

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1中值沌波几种常用窗口

.…(a)矩形窗口(b)菱形窗口(c)十字型窗口图2.1中值滤波几种常用窗日对于零均值正态分布的噪声，中值滤波的输出噪声方差近似为l口_耐=一==二二二，，二二岛一，，‘“月r21、斗meanJ、’)，厂m+二一z2(2一13)一汀2其中a厂表示噪声方差，mea。表示噪声均值，....

图2.2.中值滤波前后效果图

图2.6各种高通键

等的高频部分，使得增强后的图像边缘细节部分清晰。这种方法适于图像中物体的边缘提取。但由于通过的低频太少，故处理后的图像视觉效果不好。高通滤波器有理想高通滤波器、Butterworth滤波器、指数滤波器和梯形滤波器等。图2.6给出了几种高通滤波器的传递函数波形图。

图3.1图像的模期增强

，，，=不扣，，:。)(3一2)其中不的形式较多，但是对刀m。的增加和减小，都应保持在[0，0.5减(0.5，1}。模糊增强的模块可用图3.1表示:

本文编号：4032818