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基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强  
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【英文篇名】 Low contrast image enhancement based on second generation curvelet transform
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【作者】 倪雪; 李庆武; 陈小刚;
【英文作者】 NI Xue; LI Qing-wu; CHEN Xiao-gang College of Computer and Information Engineering; Hohai University; Changzhou; Jiangsu 213022; China;
【作者单位】 河海大学计算机及信息工程学院; 河海大学计算机及信息工程学院 江苏常州; 江苏常州;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2008年 17期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Curvelet变换; 小波变换; 低对比度图像; 图像增强; 非线性增强函数;
【英文关键词】 curvelet transform; wavelet transform; low contrast image; image enhancement; nonlinear function;
【摘要】 针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的Curvelet变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。
【英文摘要】 A novel low contrast image enhancement approach based on the second generation curvelet is proposed.It overcomes the shortcomings of conventional methods,such as sensitively to noise and local over-enhancement.Firstly,the source image is decomposed by Curvelet transform.Then a kind of nonlinear enhancing function is applied to enhance the image’s global contrast in the low frequency subbands,and combining threshold denoising method with non-linear gain method to reduce the noise and enhance the details of i...
【基金】 江苏省社会发展科技项目 the Societal Development Research Project of Jiangsu Province, China under Grant No.BS2007058) ; 河海大学科技创新基金(No.06B002-02); 常州市国家高新区科技项目(No.XE120060408)
【更新日期】 2008-07-14
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言由于受环境、设备等因素的制约,实际采集的图像,例如雾天图像、水下图像等,往往具有对比度低、信噪比低、细节模糊等特点,使人眼的视觉分辨或机器识别较为困难,不利于图像的后续处理。图像增强技术就是提高图像的对比度,使处理后的图像比原始图像更适于人眼的视觉特性或机

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