钟满田

（罗定职业技术学院，广东 罗定 527200）

Curvelet变换在图像增强中的应用

钟满田

（罗定职业技术学院，广东 罗定 527200）

为探索Curvelet变换在含噪声图像增强中边缘处处理性能，借用MATLAB软件平台，通过对含噪声图像分别用小波变换和Curvelet变换进行计算机模拟仿真实验，对比实验图得出Curvelet变换比小波变换在图像边缘处处理效果更为优越的结论。

Curvelet变换；图像增强；边缘

近几年，虽然在图像处理中标准的小波变换已经取得了很大成效，但是它在水平和垂直方向上建立起来的基函数的空间各向同性限制了它的表示图像的效率。对于我们人类视觉感知特别重要的一维不连续点处——图像的边缘和轮廓，间断了非常多的小波基函数，且只能由一个非稀疏的图表示。因此，我们就需要一个更加复杂的多方向(M-DIR) 和各向异性的变换，目的是为了更有效地获取除了水平垂直之外的更多方向的几何结构来刻画图像的各向异性。[1]

鉴于边缘处理技术在图像分析和理解中有着非常重要的地位，增强对比度很好方法之一就是增强边缘。在过去，传统的边缘增强方法总体可划分为两种：一种是频域的高通滤波方法，另一种是空间域基于模板的方法，但是它们的处理效果都不够理想。虽然小波变换借助于其多分辨率以及其去相关性等特点可以成功地运用于图像边缘增强，但是小波的增强方法有其明显的局限性，那就是由于它并不太适合于检测、获取各向异性的图像各个元素，此外小波增强更会平滑掉图像的部分细节元素。……