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摘要
为了解决当前较多红外图像增强方法依靠图像的直方图来增强图像，没有考虑图像所含信息量的大小，导致增强结果存在边缘模糊等不足，设计了信息熵引导耦合复杂度调节模型的红外图像增强算法。引入非局部均值滤波方法，将图像中的噪声去除的同时保留图像的细节内容。再利用信息熵函数，测量出图像所含信息量大小，以计算自适应分割阈值，将图像自适应的分割成两部分，并基于直方图均衡化方法，对分割后的子图进行对比度增强，从而求取富含信息量的对比度增强图像。根据图像的灰度级大小，建立复杂度测量函数，计算出图像的细节丰富程度；构造复杂度调节模型，根据图像的细节丰富程度，对图像的细节进行不同程度的增强，以获取边缘等细节特征清晰的细节增强图像。实验结果显示，较当前红外图像增强算法而言，所提算法可更好的提升增强后图像边缘等细节特征的清晰度。
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单位电子信息工程学院; 井冈山大学; 郑州升达经贸管理学院
