本文以模糊理論為基礎(chǔ)研究了針對紅外圖像的增強(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。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比度增強(qiáng)算法,通過對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比度,還能起到較好的降噪效果。

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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2.6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)

，，，=不扣，，:。)(3一2)其中不的形式較多，但是對刀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：4032818