[發(fā)明專利]一種基于模糊技術的紅外弱小目標圖像邊緣增強算法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611000702.5
• 申請日: 2016-11-14
• 公開（公告）號: CN106846257A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設計）人: 李東興;高倩倩;張華強;耿亮;張起
• 申請（專利權）人: 山東理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于模糊技術的紅外弱小目標圖像邊緣增強算法，其特征在于，該步驟為：

步驟一：輸入紅外弱小目標圖像，將紅外弱小目標圖像由空間域轉換為模糊域；

步驟二：對模糊域的紅外弱小目標圖像進行γ矯正，從而適當?shù)脑鰪娂t外弱小目標圖像邊緣的低灰度信息；

步驟三：添加隸屬度分量改變隸屬度函數(shù)，保留紅外弱小目標圖像邊緣的低灰度信息

步驟四：采用“min”或“max”算子，提取紅外弱小目標圖像邊緣的低灰度信息。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊技術的紅外弱小目標圖像邊緣增強算法，其特征在于，所述步驟一中將紅外弱小目標圖像由空間域轉換為模糊域的實現(xiàn)方法為： 在空間域，一個二維的紅外弱小目標圖像轉換到模糊域后，用模糊矩陣Y表示，公式為：

m=1，2，…，M；n=1，2，…，N

上式中，P_mn/X_mn(0≤P_mn≤1，0≤X_mn≤ 255)表示圖像中像素點X_mn相對于模糊域P_mn的隸屬度，變換函數(shù)（隸屬度函數(shù)）P表示為：

P=G（X）=

上式中，F(xiàn)_e和 F_d分別為大于0的指數(shù)模糊化因子和分母模糊化因子， X_max為最大灰度級，且X_mn≤X_max。

3. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊技術的紅外弱小目標圖像邊緣增強算法，其特征在于，所述步驟二中對模糊域的紅外弱小目標圖像進行γ矯正的實現(xiàn)方法為：由空間域轉換到模糊域的紅外弱小目標圖像為 P(m,n)的增強公式為g(m,n)=(P(m,n) )^γ

上式中，g(m,n)表示模糊域中經(jīng)γ矯正增強后的紅外弱小目標圖像；P(m,n)在模糊域的取值范圍為[0，1]。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊技術的紅外弱小目標圖像邊緣增強算法，其特征在于，所述步驟三中添加隸屬度分量保留紅外弱小目標圖像的低灰度邊緣信息的實現(xiàn)方法為：設定隸屬度函數(shù)的隸屬度分量，圖像的模糊指數(shù)α=；

為保證轉換到空間域的紅外弱小目標圖像灰度 X＇_mn≥0，使g_mn=α；

當g_mn＜α時，逆變換公式為： X＇_mn＝X_max—；

當g_mn≥α時，逆變換公式為：X＇_mn＝X_max— 。