基于非采樣Contourlet變換和模糊邏輯的圖像增強(qiáng)算法研究.pdf

1、圖像增強(qiáng)作為圖像處理的低層次操作，是圖像處理的預(yù)處理階段，對(duì)圖像的高層次操作起著舉足輕重的作用，圖像增強(qiáng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事國防、航空航天等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
　　 本文從變換方法和模糊增強(qiáng)算法兩個(gè)方面深入系統(tǒng)的研究了圖像增強(qiáng)算法，提出了基于非采樣Contourlet 變換（NSCT）和模糊邏輯的灰度圖像增強(qiáng)算法和彩色圖像增強(qiáng)算法。
　　 NSCT 比小波變換和Contourlet 變換能夠更稀疏的

2、表示圖像，具有更靈活的多尺度性和多方向性，并且其的平移不變性有效的避免吉布斯現(xiàn)象，因此可以充分獲取圖像中的幾何信息對(duì)圖像準(zhǔn)確的表示。利用NSCT 子代內(nèi)系數(shù)相關(guān)性的自適應(yīng)貝葉斯閾值將NSCT 系數(shù)分為強(qiáng)邊緣、弱邊緣和噪聲三類，引入頻域弱邊緣模糊對(duì)比度定義，并對(duì)模糊對(duì)比度應(yīng)用分段的模糊增強(qiáng)函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)。通過實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)和現(xiàn)有的算法比較，實(shí)驗(yàn)證明本文所提出的算法具有很好的魯棒性，能夠有效的增強(qiáng)圖像中的細(xì)節(jié)紋理信息，避免背景信息的增強(qiáng)，而且能夠

3、有效的抑制噪聲。
　　 針對(duì)RGB 彩色圖像，在符合人眼視覺的HSV 色彩空間中，將亮度分量采用本文所提出的灰度圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)飽和分量采用自適應(yīng)直方圖均衡化（AHEQ）拉伸，保持色度分量不變。實(shí)驗(yàn)證明本文提出的算法能有效的增強(qiáng)圖像的亮度、細(xì)節(jié)和色彩信息，與經(jīng)典的色彩恢復(fù)多尺度Retinex（MSRCR）增強(qiáng)算法比較，更好地解決了色彩失真及光暈偽影現(xiàn)象問題，并且具有更好的抗噪聲性能，圖像的視覺效果更符合人眼的視覺感知特性