基于多尺度Retinex和NSCT的泡沫图像增强方法

• 作者: 曹斌芳 朱红求 李建奇 阳春华
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 泡沫图像 图像增强 多尺度Retinex(MSR) 非下采样Contourlet变换(NSCT)
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 160-166
• 页数: 7页
• 字数: 5834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.02.008

摘要

针对矿物浮选过程中获取的泡沫图像易受环境光照影响、噪声干扰和存在灰度对比度低等问题,提出一种结合多尺度Retinex(MSR)算法和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像增强方法.该方法首先针对光照使得浮选泡沫图像存在亮度不均,用一种区域自适应分割的MSR算法,通过调整权值改善图像的整体亮度均匀性;然后采用NSCT,通过构造分类函数完成对包含细节和噪声的高频系数处理,有效地弥补了Retinex算法在细节增强效果和噪声消除方面的不足.实验仿真结果表明,该方法能有效增强泡沫图像的轮廓、边缘和细节,抑制噪声,明显改善泡沫图像的视觉效果,为浮选泡沫图像的特征提取和品位分析奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红求	中南大学信息科学与工程学院	75	380	10.0	16.0
2	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
3	李建奇	中南大学信息科学与工程学院	88	375	11.0	15.0
7	曹斌芳	中南大学信息科学与工程学院	6	38	4.0	6.0