基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法

• 作者: Nikola KASABOV 杨杰 王静静 覃锡忠 贾振红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: Shearlet变换 多尺度Retinex 低频子带 高频子带 模糊对比度
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 202-205,210
• 页数: 5页
• 分类号: TP751|TP391.413
• 字数: 4367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0202

摘要

传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法.经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量.首先,对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex (MSR)调整,以减轻光照条件对图像的影响;其次,对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声;最后,对重构图像进行模糊对比度增强,提高图像的整体对比度.实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果,突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能.与直方图均衡(HE)、MSR、基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像模糊增强(NSCT_fuzzy)算法相比,图像清晰度、信息熵、峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高,且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
3	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
4	王静静	新疆大学信息科学与工程学院	2	26	2.0	2.0