典型文献
基于直觉模糊集和CLAHE红外舰船图像增强算法
文献摘要：
复杂环境下海面舰船的红外图像会存在细节模糊、信噪比低的问题.为能更好突显舰船目标,针对上述问题,提出了基于直觉模糊集(Intuitional Fuzzy Set)和对比度受限的自适应直方图均衡(CLAHE)的IFS-CLAHE红外舰船图像增强方法.该算法基于引导滤波对图像进行分层处理,获得基本层和细节层,对细节层先采用迭代非局部均值滤波进行去噪,提出新的基于直觉模糊集增强细节层图像的细节;基本层图像经过CLAHE算法处理来改善对比度,得到新的基本层,将基本层同细节层进行加权融合,使得红外图像质量得到提升.经实验证实,本文算法针对弱小舰船目标增强效果更突出,背景抑制能力以及对比度提升效果较好.
文献关键词：
红外舰船;图像增强;直觉模糊集;CLAHE;迭代非局部均值滤波
中图分类号：
作者姓名：
李海军;孔繁程;魏嘉彧;马羚;沈祉怡
作者机构：
海军航空大学岸防兵学院,山东烟台 264001;92192部队,浙江宁波 315100
文献出处：
引用格式：
[1]李海军;孔繁程;魏嘉彧;马羚;沈祉怡-.基于直觉模糊集和CLAHE红外舰船图像增强算法)[J].兵器装备工程学报,2022(11):88-94
A类：
Intuitional,迭代非局部均值滤波
B类：
直觉模糊集,CLAHE,红外舰船,图像增强算法,复杂环境,下海,海面舰船,红外图像,舰船目标,Fuzzy,Set,自适应直方图均衡,IFS,增强方法,引导滤波,分层处理,去噪,层进,加权融合,图像质量,弱小,目标增强,增强效果,背景抑制,抑制能力,对比度提升,提升效果
AB值：
0.28568
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