一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明:与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。

两点源单闪烁法对单脉冲雷达的干扰分析

针对采用单脉冲雷达进行跟踪的导弹,提出两点源单闪烁干扰。利用目标雷达的周期闪烁,诱饵进行连续发射,使得来袭导弹在达到分辨角前尽量朝诱饵飞去,并对这一过程的弹道进行分析;最后通过设置初始张角和雷达分辨角,运用遗传算法快速地计算出两干扰源施放的最优距离和单闪烁的最佳周期,使得导弹在分辨出地面目标雷达并经过最大过载修正后仍距目标有较大的偏移。