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基于模糊邏輯的紅外圖像增強(qiáng)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2025-02-10 17:29
  本文以模糊理論為基礎(chǔ)研究了針對(duì)紅外圖像的增強(qiáng)處理方法。首先利用模糊最大熵準(zhǔn)則求取紅外圖像的最佳閾值,以此為基礎(chǔ)提出了三種空間域增強(qiáng)算法,分別對(duì)目標(biāo)物和背景區(qū)域采用非線性拉伸處理算法、改進(jìn)的平臺(tái)直方圖均衡算法以及雙閡值自適應(yīng)分段線性變換算法,實(shí)驗(yàn)表明它們的處理效果各具優(yōu)勢(shì)。之后本文又借助小波理論,在頻域中提出了基于模糊邏輯和小波變換的紅外圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法,通過對(duì)低頻信息的模糊增強(qiáng)處理,使圖像的邊緣輪廓得到強(qiáng)化,而對(duì)高頻系數(shù)運(yùn)用閾值法濾除噪聲,該算法不但能明顯提高圖像的對(duì)比度,還能起到較好的降噪效果。

【文章頁數(shù)】:57 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1中值沌波幾種常用窗口

圖2.1中值沌波幾種常用窗口

.…(a)矩形窗口(b)菱形窗口(c)十字型窗口圖2.1中值濾波幾種常用窗日對(duì)于零均值正態(tài)分布的噪聲,中值濾波的輸出噪聲方差近似為l口_耐=一==二二二,,二二島一,,‘“月r21、斗meanJ、’),廠m+二一z2(2一13)一汀2其中a廠表示噪聲方差,mea。表示噪聲均值,....


圖2.2.中值濾波前后效果圖

圖2.2.中值濾波前后效果圖


圖2.6各種高通鍵

圖2.6各種高通鍵

等的高頻部分,使得增強(qiáng)后的圖像邊緣細(xì)節(jié)部分清晰。這種方法適于圖像中物體的邊緣提取。但由于通過的低頻太少,故處理后的圖像視覺效果不好。高通濾波器有理想高通濾波器、Butterworth濾波器、指數(shù)濾波器和梯形濾波器等。圖2.6給出了幾種高通濾波器的傳遞函數(shù)波形圖。


圖3.1圖像的模期增強(qiáng)

圖3.1圖像的模期增強(qiáng)

,,,=不扣,,:。)(3一2)其中不的形式較多,但是對(duì)刀m。的增加和減小,都應(yīng)保持在[0,0.5減(0.5,1}。模糊增強(qiáng)的模塊可用圖3.1表示:



本文編號(hào):4032818

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