基于非下采样Contourlet变换和PCNN的图像增强

• 作者: 卫婷婷 庞胜军 纪峰
• 来源期刊: 科教导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 非下采样Contourlet变换 脉冲耦合神经网络(PCNN)
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 193-194
• 页数: 2页
• 分类号: TP751
• 字数: 1855字
• 语种: 中文

摘要

针对实验图像光照不均、对比度低等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和PCNN的图像增强算法.首先对原图进行非下采样Contourlet变换,得到高频和低频子带；然后对低频系数进行加权平均,对高频系数采用PCNN进行处理,最后在进行NSCT逆变换,得到增强后的图像.实验结果表明,该方法能很好地展现图像弱边缘细节,进一步提高了峰值信噪比,获得更好的视觉效果.