于子甲，宋启祥，董全德

(1.宿州学院 信息工程学院，安徽 宿州 234000；2.宿州学院，安徽 宿州 234000)

基于BEMD和LWT的图像增强*

于子甲1，宋启祥2，董全德2

(1.宿州学院 信息工程学院，安徽 宿州 234000；2.宿州学院，安徽 宿州 234000)

传统图像增强算法对图像增强的同时加强了噪声信号，导致信息熵下降，针对这一问题，该文提出基于BEMD和LWT的图像增强算法.对图像进行BEMD分解，提取固有模态函数IMF分量，对IMF进行LWT分解，通过逆变换对图像进行重构.实验结果表明，与传统小波图像增强算法相比，提出的增强算法图像质量得到改进.

小波分解；提升小波；图像增强

1 引言

图像增强是图像处理的基础内容之一，它是按特定的需要突出图像中的某种特殊信息，同时减弱或消除了某些不需要的信息.其主要的目的是通过对图像处理来改善图像的质量，提高图像的对比度，突出图像中需要的特征，使处理后的图像更适合人类的视觉观察或机器识别系统识别[1].目前，传统的图像增强算法主要分三类：基于空间域的图像增强、基于频域的图像增强和基于参数优化的图像增强[2].基于空间域图像增强算法是通过对图像的灰度做运算提高图像的对比度，例如直方图均衡化算法，但是该方法在提高对比度的同时也放大了噪声，甚至产生噪声的过增强[3].基于频域的图像增强是通过函数变换将图像变换到频率域，在频率域更改某些变换系数实现图像增强，例如基于多尺度分析的高频增强，该方法通常……