丁海勇， 罗海滨， 郭瑞瑞

(南京信息工程大学地理与遥感学院,南京 210044)

基于非下采样轮廓变换与模糊理论的遥感图像增强

丁海勇， 罗海滨， 郭瑞瑞

(南京信息工程大学地理与遥感学院,南京 210044)

为进一步增强遥感图像的细节信息，在非下采样轮廓变换(non-subsampled contourlet transform, NSCT)的基础上，结合模糊理论，提出了一种遥感图像增强算法。首先对原始图像进行NSCT变换，得到频率域内低频系数和不同尺度不同子带上的高频系数； 然后定义隶属度函数，对高频系数进行模糊变换； 在进行NSCT逆变换重构图像的过程中，逐层地将高频系数线性地加到低频系数中，最终实现遥感图像增强。实验结果表明，该算法在主、客观方面都使遥感图像得到了很好的增强效果。研究表明，NSCT变换后的高频系数包含了图像中的细节信息，针对高频系数进行模糊变换后，进行NSCT逆变换可以比较有效地增强图像。该算法存在的问题在于计算量较大以及需要调整的参数较多。

非下采样轮廓变换(NSCT)； 模糊理论； 遥感图像增强； 隶属度函数

0 引言

图像增强是数字图像处理领域最基本的任务之一，其目的是突出图像中的有用信息，扩大不同特征之间的差别，从而提高对图像的解译和分析能力[1]。遥感图像因受传感器限制和大气散射等原因，会存在视觉对比度和空间分辨率不能完全满足应用需求的缺点，这就要求在对遥感图像进行分析、解译之前进行必要的增强处理[2]。图像增强技术通常有空间域法和频率域法2类方法。……