结合PCNN分割和模糊集理论的红外图像增强

为了克服天空背景对红外图像增强处理的干扰、更好地凸显图像中的目标,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)分割和模糊集理论的红外图像增强方法。利用PCNN将图像分割成天空背景区域和目标区域,之后对目标区域利用变分Retinex处理以获得反射图像,并对该反射图像进行基于岭型分布的自适应模糊增强,将自适应增强后的反射图像与照射图像进行融合,将融合后的目标区域的局部均值赋值给天空背景区域,重构得到增强后的图像。实验结果证明,该方法解决了已有算法中出现的天空区域噪声放大问题,增强后的图像具有更高的对比度和更好的视觉效果。