基于直觉模糊集和CLAHE红外舰船图像增强算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

红外舰船图像作为海上目标探测、识别与跟踪的核心数据，在 maritime surveillance、舰载预警系统、搜救任务中具有不可替代的作用。然而，红外成像原理的固有局限与复杂海洋环境的干扰，导致图像普遍存在三大问题：一是对比度低，舰船目标与海洋背景（如晨昏时分的海面、低云覆盖区域）的灰度差异小，目标轮廓模糊；二是噪声干扰显著，海洋热辐射不均匀、传感器电子噪声会产生高斯噪声与椒盐噪声，掩盖目标细节；三是局部过暗 / 过亮，如舰船烟囱高温区域过曝、甲板阴影区域欠曝，导致关键特征（如舰体结构、武器装备）丢失。

传统增强算法存在明显短板：全局直方图均衡化（HE）易导致过增强与噪声放大，普通 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）虽能改善局部对比度，但对噪声敏感且无法处理灰度不确定性；小波变换等多尺度方法计算复杂度高，难以满足实时探测需求。直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）作为模糊集的扩展，通过 “隶属度 - 非隶属度 - 犹豫度” 三维描述，能有效刻画红外图像中灰度的不确定性（如模糊边界的灰度归属），为噪声抑制与目标凸显提供新思路。本文提出 “直觉模糊集去噪 + CLAHE 局部增强 + 细节优化” 的三阶段红外舰船图像增强算法，先通过直觉模糊集抑制噪声、强化目标灰度特征，再利用 CLAHE 提升局部对比度，最终通过细节优化模块修复过曝 / 欠曝区域，实现舰船目标与背景的高效分离。

⛳️ 运行结果

生成模拟红外舰船图像...

处理场景1...

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

处理场景2...

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

处理场景3...

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

与其他增强算法对比...

计算客观评价指标...

=== 客观评价指标结果 ===

算法    场景1信息熵   场景1平均梯度   场景1结构相似度  场景2信息熵   场景2平均梯度   场景2结构相似度  场景3信息熵   场景3平均梯度   场景3结构相似度

HF    7.6137   0.1763   0.9395   7.4369   0.1632   0.9024   7.5432   0.1798   0.9063

BF    7.8784   0.2028   0.9922   7.8161   0.2099   0.9932   7.8692   0.2355   0.9954

HE    5.8228   0.2477   0.9851   5.5661   0.2263   0.9839   5.5920   0.2463   0.9935

Retinex  7.4940   0.6146   0.6365   7.4647   0.6290   0.6355   7.5791   0.6931   0.6354

CLAHE   7.7379   0.2641   0.9784   7.4553   0.2661   0.9692   7.5124   0.2791   0.9861

UM    7.5393   0.5166   0.7241   7.5143   0.5286   0.7234   7.6196   0.5826   0.7232

Proposed 7.9616   0.0742   0.3125   7.8974   0.0737   0.3476   7.8964   0.0768   0.3136

分析算法运行时间...

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第1轮 (3x3窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第2轮 (5x5窗口)

迭代非局部均值滤波 - 第3轮 (7x7窗口)

=== 算法运行时间 (秒) ===

算法    场景1     场景2     场景3

HF    0.0054   0.0037   0.0039

BF    0.0270   0.0249   0.0266

HE    0.0408   0.0142   0.0156

Retinex  0.0006   0.0007   0.0006

CLAHE   0.0025   0.0023   0.0022

UM    0.0006   0.0005   0.0005

Proposed 4.6222   4.8052   4.6754

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]李海军,孔繁程,魏嘉彧,等.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, 43(11):7.DOI:10.11809/bqzbgcxb2022.11.012.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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