基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

摘要：

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法.首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像.实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果.

关键词：加权模糊C-均值聚类算法、自适应伽马转换函数、对比度增强、平稳小波变换、遥感图像

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：575-579