红外微弱目标的超强增强方法研究与仿真.pdf

第31卷第10期
计算机仿真
2014年10月
文章编号:1006-9348(2014)10-0040-04
红外微弱目标的超强增强方法研究与仿真
(青岛理工大学通信与电子工程学院,山东青岛266033)
摘要:红外目标图像增强在军事上有着重要的应用。红外微弱目标图像在远距离采集时,会形成微弱目标,导致背景红外图
像存在大量的杂波,传统红外微弱目标增强方法在背景图像呈连续分布的前提下,采用图像融合技术实现增强处理,一旦背
景红外图像出现非连续波动,容易产生重叠现象,造成图像模糊,不能有效的增强红外微弱目标。提出了一种依据宏观模糊
集合的红外微弱目标自适应超强增强方法,给出了红外图像的宏观模糊集与模糊特征平面,对红外图像宏观模糊空间进行
调整,完成红外图像模糊空间内对比度的增强操作,采用巴特沃斯低通滤波器对红外图像中的噪声进行滤波处理,利用反正
切函数作为映射,将空间域的灰度红外图像变换为对应的广义隶属函数,实现外红微弱目标的自适应增强。实验结果表明,
所提方法不仅能有效地增强红外微弱目标,还能自适应地增强红外图像局部区域不同层次的边缘和细节,使得图像更加
清晰
关键词:微弱目标;图像融合;宏观模糊集;模糊特征
中图分类号:TP39]文献标识码:B
Study and Simulation on Super Strong Enhancement
Method of Infrared Weak Target
SUN Jie
College of Communication and Electronic Engineering, Qingdao Technological University
Qingdao Shandong 266033, China)
ABSTRACT: An infrared weak target adaptive enhancement method based on macro fuzzy set is proposed, mac
fuzzy sets and fuzzy feature planes of infrared image are given to adjust the fuzzy space of infrared image, in order to
complete enhancement of contrast in the fuzzy space of infrared images, butter worth low-pass filter is adopted to fil-
ter the noise in infrared image. By using the arctangent function as mapping, gray infrared images of the space do-
main are transformed as the corresponding generalized membership function, so as to achieve self-adaption strength-
of the
e mirae
ed weak target. Experimental results show that the proposed method can not only effectively enhance
the infrared weak target, but also adaptively enhance edges and details of dif erent levels in infrared image local adap-
tive area, and make the image clearer.
KEY WORDS: Weak target; Image fusion; Macro fuzzy sets; Fuzzy feature
广阔的发展前景,因此,已经成为很多专家和学者研究的热
1引言
点课题,受到了极为广泛的关注2)。
自20世纪50年代起,红外成像技术被广泛应用于军事
红外图像中存在较多的微弱目标,导致背景红外图像存
领域,特别是在红外成像制导、红外告警以及侦察方面叫。在大量的杂波,传统红外微弱目标增强方法在背景图像
分析红外微弱目标的超强增强算法,能够使红外图像更加清呈连续分布的前提下,采用图像融合技术实现增强处理,一
晰,及时找到目标。现在微弱目标的研究方向是运算量小、旦背景红外图像出现非连续波动,容易产生重叠现象,造成
性能高的增强算法。由于红外微弱目标增强方法拥有极为图像模糊,不能有效的增强红外微弱目标。
为了避免上述传统方法的弊端,本文提出了一种依据宏
基金项日:国家自然科学基金面上项目(61171150)
观模糊集合的红外微弱目标自适应超强增强方法,给出了红
收稿日期:2014-05-07
外图像的宏观模糊集与模糊特征平面,对红外图像宏观模糊
万方数据