光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2014年
8期
2214-2222
,共9页
图像增强%图像去噪%非下采样Contourlet变换%系数直方图匹配%自适应图像增强
圖像增彊%圖像去譟%非下採樣Contourlet變換%繫數直方圖匹配%自適應圖像增彊
도상증강%도상거조%비하채양Contourlet변환%계수직방도필배%자괄응도상증강
image enhancement%image denoising%NonSubsampled Contourlet Transform (NSCT)%coefficient histogram matching%adaptive image enhancement
由于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法需要手动调节参数,无法实现自适应增强,本文将直方图均衡化和NSCT域增强相结合,提出了一种基于NSCT系数直方图匹配的自适应图像增强算法.该算法首先对低对比度含噪原图像进行直方图均衡化,然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT分解,得到低频子带系数和各高频方向子带系数.对低频子带,将原图的低频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上.对各个高频子带,则先进行阈值去噪,再将原图的各个高频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上.最后,经NSCT重构得到增强后的最终图像.实验结果表明,本文方法增强效果明显优于直方图均衡化,与Contourlet变换增强法相比,实验所采用的两组图像的图像评价函数(EMEE)值分别提高了24.05％、16.97％、13.29％和20.63％,且与NSCT域非自适应增强法(人工选取参数)的处理效果相当.该方法无需手工调节参数,具有自适应性和实用性强的优点.
由于非下採樣Contourlet變換(NSCT)域圖像增彊方法需要手動調節參數,無法實現自適應增彊,本文將直方圖均衡化和NSCT域增彊相結閤,提齣瞭一種基于NSCT繫數直方圖匹配的自適應圖像增彊算法.該算法首先對低對比度含譟原圖像進行直方圖均衡化,然後對原圖和直方圖均衡化後的圖像分彆進行NSCT分解,得到低頻子帶繫數和各高頻方嚮子帶繫數.對低頻子帶,將原圖的低頻子帶繫數直方圖匹配到直方圖均衡化後圖像的對應繫數直方圖上.對各箇高頻子帶,則先進行閾值去譟,再將原圖的各箇高頻子帶繫數直方圖匹配到直方圖均衡化後圖像的對應繫數直方圖上.最後,經NSCT重構得到增彊後的最終圖像.實驗結果錶明,本文方法增彊效果明顯優于直方圖均衡化,與Contourlet變換增彊法相比,實驗所採用的兩組圖像的圖像評價函數(EMEE)值分彆提高瞭24.05％、16.97％、13.29％和20.63％,且與NSCT域非自適應增彊法(人工選取參數)的處理效果相噹.該方法無需手工調節參數,具有自適應性和實用性彊的優點.
유우비하채양Contourlet변환(NSCT)역도상증강방법수요수동조절삼수,무법실현자괄응증강,본문장직방도균형화화NSCT역증강상결합,제출료일충기우NSCT계수직방도필배적자괄응도상증강산법.해산법수선대저대비도함조원도상진행직방도균형화,연후대원도화직방도균형화후적도상분별진행NSCT분해,득도저빈자대계수화각고빈방향자대계수.대저빈자대,장원도적저빈자대계수직방도필배도직방도균형화후도상적대응계수직방도상.대각개고빈자대,칙선진행역치거조,재장원도적각개고빈자대계수직방도필배도직방도균형화후도상적대응계수직방도상.최후,경NSCT중구득도증강후적최종도상.실험결과표명,본문방법증강효과명현우우직방도균형화,여Contourlet변환증강법상비,실험소채용적량조도상적도상평개함수(EMEE)치분별제고료24.05％、16.97％、13.29％화20.63％,차여NSCT역비자괄응증강법(인공선취삼수)적처리효과상당.해방법무수수공조절삼수,구유자괄응성화실용성강적우점.
