基于NSCT与模糊对比度的图像增强算法

• 作者: Nikola Kasabov 杨杰 王静静 覃锡忠 贾振红
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: NSCT变换 线性增强 自适应阈值函数 模糊对比度 图像细节
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 2754-2758
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.10.029

摘要

针对图像在增强的过程中容易放大噪声，造成图像的失真和细节不明显等问题，结合 NSCT （non‐subsampled contourlet transform）和模糊集理论，提出一种改进算法。利用NSCT的平移不变性和多分辨率分析特点对图像进行非下采样Contourlet变换，对低频系数采用线性增强，用改进的自适应阈值函数来处理高频系数，利用改进的模糊对比度来增强图像的边缘和纹理，使用伽马校正对增强后的图像进行校正，提高全局对比度。实验结果表明，该算法能够明显改善图像的视觉效果，增强图像的细节信息。

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