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基于量子和声搜索模糊集的低亮度图像NSCT增强
基于量子和声搜索模糊集的低亮度图像NSCT增强
作者:
张洁
廖一鹏
戴路
李雪艳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器视觉
低亮度图像
图像增强
非下采样Contourlet变换
量子和声搜索
模糊集
摘要:
针对低亮度图像存在的对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种基于改进量子和声搜索(QHS)算法优化模糊集变换的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法.首先,将低亮度图像进行NSCT分解,得到低频图像和多尺度高频子带图像.然后,改进QHS算法的量子旋转门更新策略,并将改进的QHS算法用于模糊集变换参数的优化以实现低频图像的自适应增强.接着,根据能量分布对贝叶斯萎缩阈值进行改进以去除高频子带的噪声系数,并通过非线性增益函数实现了边缘和纹理细节的增强.最后,对增强后的各尺度图像进行NSCT重构.对低照度图像、医学计算机断层成像(CT)图像、红外夜视等低亮度图像进行了实验,结果表明,与现有的图像增强方法相比,所提方法不仅改善了图像的整体亮度,还具有更高的信息熵、对比度和清晰度.此外,所提方法在有效抑制噪声的同时保留了更多的纹理细节,且适用于不同环境下的低亮度图像增强.
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文献信息
篇名
基于量子和声搜索模糊集的低亮度图像NSCT增强
来源期刊
激光与光电子学进展
学科
工学
关键词
机器视觉
低亮度图像
图像增强
非下采样Contourlet变换
量子和声搜索
模糊集
年,卷(期)
2021,(24)
所属期刊栏目
机器视觉|Machine Vision
研究方向
页码范围
363-374
页数
12页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3788/LOP202158.2415008
五维指标
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被引次数趋势
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引文网络
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2021(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
低亮度图像
图像增强
非下采样Contourlet变换
量子和声搜索
模糊集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光与光电子学进展
主办单位:
中国科学院上海光学精密机械研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1006-4125
CN:
31-1690/TN
开本:
大16开
出版地:
上海市嘉定区清河路390号(上海市800-211信箱)
邮发代号:
4-179
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
9127
总下载数(次)
28
总被引数(次)
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