锐化是图像增强中一项关键性的技术, 但如果图像中包含噪声, 噪声也会因为锐化而放大, 最终导致信噪比的降低。探索了一种算法既可以对图像进行锐化滤波, 又不降低图像的信噪比。采用模式识别的相关理论, 基于隶属度和概率松弛技术对红外图像中由真实边缘和由各种噪声引起的亮度数值变化进行区分, 对不同区域采用不同的锐化处理。该算法不同于传统图像锐化算法只基于局部对比度的缺点, 在图像锐化过程中考虑图像边缘和噪声的空间分布的差异, 改善了传统边缘增强算法对噪声放大的缺点。实验数据表明, 该锐化方法未引起信噪