低信噪比图像的模糊增强算法

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传统的机器视觉方法应用于低信噪比图像的目标增强,增强结果容易受噪声影响,鲁棒性较差。本文提出一种基于最大模糊熵的图象增强算法,对不同复杂背景下的图像具有增强函数强度自动可调和运算速度快的优点。其算法的实现关键是利用遗传算法自动搜寻满足最大熵条件的模糊增强函数的最佳带宽参数。进化过程中运用实数编码,在父代染色体构成的超平面内运用高斯交叉、变异算子创建后代,并采用欧式距离自适应调节交叉、变异概率。通过实验证明,该算法能够有效的增强复杂背景下的微弱目标信号。
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