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《基于小波分析的红外图像非线性增强算法new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第40卷第3期激光与红外Vo.l40,No.32010年3月LASER&INFRAREDMarch,2010文章编号:1001-5078(2010)03-0315-04图像与信号处理基于小波分析的红外图像非线性增强算法冯贞,马齐爽(北京航空制造工程研究所,北京100024)摘要:红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利
2、用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。关键词:红外图像处理;图像增强;小波变换;非线性增强算子;实验对比中图分类号:TP751文献标识码:AResearchoninfraredimagenonlinearenhancementalgorithmbasedonwaveletanalys
3、isFENGZhen,MAQ-ishuang(BeijingAeronauticalManufacturingTechnologyResearchInstitute,Beijing100024,China)Abstract:Infraredimagehasthecharacteristicsoflowcontrastandlowsignalnoiseratio(SNR),whichshouldbeen-hancedfirstlyinpracticalapplication.Bycombinationofwa
4、veletanalysisandfuzzylogic,anonlinearinfraredimageenhancementalgorithmbasedonwavelettransformisproposedinthispaper.Firsttheimageisdecomposedbywaveletanalysisandthenthemult-iscalefeatureinformationisextracted.Thenthemult-ilayerbandcoefficientsiscalculatedan
5、dregulatedbynonlinearenhancementoperatortochangetheintensityoftargetfeatureinformation.Finallytheim-ageisreconstructedbyinversewavelettransformtofulfillimagecontrastenhancementandbackgroundsuppression.Theproposedalgorithmiscomparedwithseveralcommonusedimag
6、eenhancementalgorithmsbyexperimentanditsvalidityisverified.Keywords:infraredimageprocessing;imageenhancement;wavelettransform;nonlinearenhancementoperator;exper-imentcomparison[4-5]1引言果,如频域低通滤波、高通滤波、同态滤波等。红外图像具有高背景、低反差的特点,为此需要近年来,以小波变换为代表的多尺度分析方法对图像实施增强处
7、理,以突出感兴趣的信息,获取更在红外图像处理中逐渐展开应用,取得了很多研究[6-7]符合人眼视觉效果的图像。传统的红外图像增强方成果。相对于传统方法,小波分析在时域或频法可分为空间域增强和频率域增强两大类。空间域域上都具有良好的局部特性,由于对高频信号采取增强直接对图像像素灰度值进行运算处理,如灰度变换、直方图均衡化、图像的空域平滑和锐化处理基金项目:国家自然科学基金项目(No.60576181)资助。作者简介:冯贞(1983-),女,硕士研究生,研究方向为红外[1-3]等。频率域增强是对图像经傅
8、里叶变换后的频图像处理,红外无损检测。E-mai:lsy0603414@yahoo.cn谱成分进行操作,再经傅里叶逆变换获得所需的结收稿日期:2009-08-06;修订日期:2009-11-13316激光与红外第40卷逐步精细的时域或频域步长,从而可以聚焦到分析过小波变换后可以用小波分解的系数来描述,小波对象的任意细节,因此在分析奇异信号和突变信号系数体现原图信息(数据
