全永奇　邓家先　寇计萍　霍　荣

(海南大学信息科学技术学院　海南 海口 570228)



一种新的NSCT域图像增强算法

全永奇邓家先寇计萍霍荣

(海南大学信息科学技术学院海南 海口 570228)

针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题，提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(NonsubsampledContourletTransform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理，以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性；采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理，在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明：该算法能够有效提升图像对比度和清晰度，增强图像细节信息，有效改善视觉效果。

图像增强非下采样Contourlet变换多尺度Retinex法非线性增益函数

0　引　言

图像增强的目的是丰富信息量，加强图像判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。小波变换在图像增强领域得到广泛应用[1，2]，相比于传统的增强方法，如灰度级变换[3]、直方图均衡化[4，5]等，小波变换能更好地增强图像细节特征，获得更佳的视觉效果。但是，由于小波基缺乏方向性，无法分辨出连续边缘，因此，基于小波变换的图像增强方法容易使一些图像边缘变得粗糙，降低了图像的清晰度。Contourlet变换是一种多尺度多方向的变换工具[6-8]，它可以将不同尺度高频子带细分为2n个不同方向(n为正整数)，很好地克服了小波变换的方向性问题。……