基于非下采样轮廓波变换和加权引导滤波的遥感图像增强

发布时间：2022-12-04 14:32

　　针对部分遥感图像整体亮度偏暗、边缘细节特征模糊和可视性不够理想的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）与加权引导滤波的增强方法来改善图像质量。先利用NSCT获取图像多尺度子带图像,再对低频子带图像采取全局映射调整亮度,利用加权引导滤波器代替Retinex中的高斯滤波器获取细节分量和基础分量,同时采用比例因子调整两分量在低频子带图像中的比例;采用改进的自适应贝叶斯阈值和非线性增益函数增强各个高频子带图像;最后将各子带信息通过NSCT逆重构得到增强图像。与传统图像增强算法相比,该方法在清晰度和信息熵等方面有所提高,较好地保留细节特征,明显提高视觉效果。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关理论
    2.1 NSCT
    2.2 Retinex理论
    2.3 引导滤波
3 本文方法
    3.1 低频子带处理
    3.2 高频子带处理
    3.3 所提方法的具体步骤
4 实验结果与分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络的医学图像融合[J]. 王建,吴锡生.  激光与光电子学进展. 2019(15)
[2]基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测[J]. 刘冬梅,常发亮.  光学学报. 2019(01)
[3]HSI色彩空间下的低照度遥感图像增强[J]. 邵帅,郭永飞,刘辉,袁航飞,张择书.  光学精密工程. 2018(08)
[4]基于NSCT与引导滤波的多聚焦图像融合[J]. 李娇,杨艳春,党建武,王阳萍.  激光与光电子学进展. 2018(07)
[5]图像增强算法综述[J]. 王浩,张叶,沈宏海,张景忠.  中国光学. 2017(04)
[6]基于曲波变换的医学图像增强算法[J]. 李纪成,谢凯,阮宁君,伍鹏,贺建飚.  计算机工程与设计. 2017(01)
[7]基于NSCT与模糊对比度的图像增强算法[J]. 王静静,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov.  计算机工程与设计. 2015(10)
[8]基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强[J]. 周妍,李庆武,霍冠英.  光学精密工程. 2014(08)
[9]粒子群优化的Contourlet域数字全息再现像增强[J]. 吴一全,殷骏.  中国激光. 2013(08)



本文编号：3708438