复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

基于人眼视觉特性和模糊集的自适应图像增强算法

根据人眼的视觉特性，利用梯度和差分原理相结合而产生的锐化算子处理图像，进一步提升了图像中细节丰富的区域和灰度变化平坦区域的边缘，然后结合模糊集合理论对不同的区域进行不等的灰度拉伸，提出了一种基于人眼视觉特性的自适应图像增强算法。该算法可有效地在提高图像灰度动态范围的同时，增强图像的细节和对比度。该算法兼有增强和平滑作用，在增强图像的同时，能较好地抑制噪声。