基于非下采样Contourlet系数尺度相关性的图像增强算法

何力; 曲仕茹; 张大奇

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基于非下采样Contourlet系数尺度相关性的图像增强算法

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针对传统图像增强算法对边缘类型划分过粗的问题,文章提出一种基于非下采样Contourlet系数尺度间相关性的图像增强算法.该算法由非下采样Contourlet单尺度系数得到噪音阈值、增强阈值和强边缘阈值,再基于对非下采样Contourlet系数尺度间相关性的分析,以归一化尺度积与单尺度系数的比值作为新的参数进一步划分边缘类型,并结合单尺度系数得出相应增益.对比测试结果表明算法能有效地提高图像对比度、去除噪音,在避免过增强的同时,对边缘视觉效果的改善更明显.

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来源
《西北工业大学学报》 |2010年第1期|42-46|共5页
作者
何力; 曲仕茹; 张大奇;
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作者单位

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像增强; 非下采样Contourlet; 尺度间相关性;

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