基于模糊逻辑的红外图像增强算法研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的背景及其意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.3 本文的主要工作及内容安排
• 第二章 模糊理论及红外图像预处理
• 2.1 模糊理论概述
• 2.1.1 模糊集合
• 2.1.2 隶属度函数
• 2.1.3 模糊熵
• 2.2 基于传统方法的红外图像预处理
• 2.2.1 空间域
• 2.2.2 变换域
• 第三章 基于模糊逻辑的红外图像空间域增强处理
• 3.1 图像的模糊增强
• 3.1.2 灰度空间的模糊域映射
• 3.1.3 常用的映射函数
• 3.1.4 基本算法及其性能分析
• 3.2 基于模糊最大熵及改进的S函数的图像增强算法
• 3.2.1 模糊最大熵准则
• 3.2.2 改进的S函数模糊域增强处理
• 3.2.3 实验结果分析
• 3.3 基于模糊最大熵的平台直方图增强算法
• 3.3.1 平台直方图均衡化
• 3.3.2 实验结果分析
• 3.4 基于模糊最大熵的双阈值自适应分段线性变换算法
• 3.4.1 算法原理
• 3.4.2 实验结果分析
• 3.5 小结
• 第四章 基于模糊逻辑的小波域处理
• 4.1 图像的多分辨率分析
• 4.1.1 小波变换及其基本性质
• 4.1.2 图像的多分辨率分解
• 4.2 小波阈值去噪方法
• 4.2.1 阈值处理
• 4.2.2 阈值的选取
• 4.3 基于模糊逻辑和小波变换的红外图像增强算法
• 4.3.1 算法原理
• 4.3.2 实验结果及分析
• 4.4 小结
• 第五章 结论和展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况