[发明专利]一种基于模糊技术的红外弱小目标图像边缘增强算法

权利要求书

1.一种基于模糊技术的红外弱小目标图像边缘增强算法，其特征在于，该步骤为：

步骤一：输入红外弱小目标图像，将红外弱小目标图像由空间域转换为模糊域；

步骤二：对模糊域的红外弱小目标图像进行γ矫正，从而适当的增强红外弱小目标图像边缘的低灰度信息；

步骤三：添加隶属度分量改变隶属度函数，保留红外弱小目标图像边缘的低灰度信息

步骤四：采用“min”或“max”算子，提取红外弱小目标图像边缘的低灰度信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊技术的红外弱小目标图像边缘增强算法，其特征在于，所述步骤一中将红外弱小目标图像由空间域转换为模糊域的实现方法为： 在空间域，一个二维的红外弱小目标图像转换到模糊域后，用模糊矩阵Y表示，公式为：

m=1，2，…，M；n=1，2，…，N

上式中，P_mn/X_mn(0≤P_mn≤1，0≤X_mn≤ 255)表示图像中像素点X_mn相对于模糊域P_mn的隶属度，变换函数（隶属度函数）P表示为：

P=G（X）=

上式中，F_e和 F_d分别为大于0的指数模糊化因子和分母模糊化因子， X_max为最大灰度级，且X_mn≤X_max。

3. 根据权利要求1所述的一种基于模糊技术的红外弱小目标图像边缘增强算法，其特征在于，所述步骤二中对模糊域的红外弱小目标图像进行γ矫正的实现方法为：由空间域转换到模糊域的红外弱小目标图像为 P(m,n)的增强公式为g(m,n)=(P(m,n) )^γ

上式中，g(m,n)表示模糊域中经γ矫正增强后的红外弱小目标图像；P(m,n)在模糊域的取值范围为[0，1]。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊技术的红外弱小目标图像边缘增强算法，其特征在于，所述步骤三中添加隶属度分量保留红外弱小目标图像的低灰度边缘信息的实现方法为：设定隶属度函数的隶属度分量，图像的模糊指数α=；

为保证转换到空间域的红外弱小目标图像灰度 X＇_mn≥0，使g_mn=α；

当g_mn＜α时，逆变换公式为： X＇_mn＝X_max—；

当g_mn≥α时，逆变换公式为：X＇_mn＝X_max— 。