邹小花，夏 容

(南昌航空大学科技学院，江西 南昌 332020)

1 引言

图像在异构融合网络信息交互的情况下容易丢失一些细节，导致图像变得不完整、纹理不自然、边缘模糊，不能满足用户的需求。如何使图像细节在异构融合网络下得到增强，进而提高图像质量是在医学诊断、军事卫星以及高清晰视频领域等研究的重要课题，并具有极高的科学价值。

针对上述问题，相关人员对图像细节增强进行了研究，但是仍有许多不足。例如文献[1]提出基于非下采样轮廓小波变换的图像细节增强方法，使用频域分析算法对图像进行分解，得到图像的轮廓，从而获得图像的高频和低频信息，为了改善低频图像亮度不均匀等问题，再对低频图像做视网膜增强处理，同时对高频图像做非线性增强，通过去噪处理后得到高频特征图；在粗糙的低频图像范围内分析高频图像的显著性特征，最后将高频图像与低频图像进行融合得到精细的细节增强图。此方法能够最大化的利用高频与低频图像信息，并且可以控制光照对实验的影响。文献[2]为加强遥感图像的细节处理，将传统的非下采样法与模糊理论相结合，研究出一种遥感图像增强算法。首先将原始图像做NSCT变换处理，得到不同子带上的高频系数与低频系数，利用模糊理论对高频系数进行处理，并将这些系数设立成隶属度函数；再按照从高层到底层的顺序，将高频系数线性逐层加入到低频中，全部加入后，实现遥感图像细节的增强。……