基于模糊熵的数字图像局部自适应增强算法

摘要

在一些特殊的应用场合,数字图像经常存在混合干扰和对比度弱等情况,导致图像处理难度升高.为更好的描述这些图像局部特征,改善信息分析的可用性,提出了基于模糊熵局部自适应增强算法.先利用改进的变分因子变换得到图像的显著特征,结合拟合能量进行局部分割.基于模糊理论,把图像视为模糊事件,将不同等级的灰度图像投影至相应的模糊域中,并依据直方图实现局部图像增强处理.通过模糊熵的引入,计算得到边缘熵与背景熵,从而确定目标图像边缘.仿真基于MATLAB,选择噪声和灰度特征较为显著的医学图像和遥感图像作为原始图像,通过加入高斯白噪声的图像增强结果对比,以及PSNR、E和Fit三项客观指标的结果对比,均证明了所提算法能够较好的过滤噪声干扰,对于不同类型的数字图像都能获得良好的灰度均衡性,算法具有更好的图像增强效果和适应性.