基于Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法

摘要：

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,针对该特点,提出了一种基于Contourlet变换与模糊理论的红外图像增强算法.首先对图像进行Contourlet变换,得到多尺度多方向的低通子带和带通子带.对低通子带,进行基于子带系数最大最小值的线性变换,提高图像的整体对比度;对于带通子带,先估计噪声阈值,对子带系数进行抑制噪声处理,然后通过模糊增强算法,对高频系数进行非线性增强,增强目标边缘纹理的特征,抑制背景信号.最后经过Contourlet逆变换得到对比度增强,噪声被抑制的图像.经过算法仿真,与几种现有的图像增强算法相比,该算法更能有效地抑制噪声,增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节纹理信息.

关键词：图像处理、红外图像、图像增强、Contourlet变换、模糊增强

所属期刊栏目：41

分类号：TN219(光电子技术、激光技术)

在线出版日期：2011-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：635-640