基于NSCT与模糊对比度的图像增强算法

摘要：

针对图像在增强的过程中容易放大噪声，造成图像的失真和细节不明显等问题，结合 NSCT （non‐subsampled contourlet transform）和模糊集理论，提出一种改进算法。利用NSCT的平移不变性和多分辨率分析特点对图像进行非下采样Contourlet变换，对低频系数采用线性增强，用改进的自适应阈值函数来处理高频系数，利用改进的模糊对比度来增强图像的边缘和纹理，使用伽马校正对增强后的图像进行校正，提高全局对比度。实验结果表明，该算法能够明显改善图像的视觉效果，增强图像的细节信息。

关键词：NSCT变换、线性增强、自适应阈值函数、模糊对比度、图像细节

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养基金项目20101595

在线出版日期：2015-10-28（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：2754-2758