基于非降采样 Contourlet变换的非线性图像增强新算法
为了克服传统去图像噪声算法的限制,该文提出一种基于非降采样(Nonsubsampled)Contourlet变换的增强新算法(NNIEM-NSCT).此新算法通过充分利用方向子带相关性的自适应贝叶斯阈值,既保护了图像边缘细节,又可更好地抑制图像噪声.其次,文中构造的非线性增强匹配函数,通过改变变换域的系数能有效对图像强弱边缘进行不同程度的增强.实验结果证明,该文新算法在图像细节处理上,优于基于NSCT的方法,细节方差( DV) 大约为NSCT的2倍,背景方差(BV)基本保持不变,并且具有更好的视觉效果.
图像增强、非线性增强函数、非降采样Contourlet变换(NSCT)、自适应贝叶斯阈值
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TN911.73
2009-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1786-1790