本文選題：遙感圖像 + 圖像增強��； 參考：《計算機應用》2016年10期

【摘要】：針對遙感圖像中對比度低、細節(jié)信息缺失和邊緣梯度保持能力較弱等問題,提出了一種基于非下采樣剪切波變換(NSST)與引導濾波相結合的遙感圖像增強算法。首先,原始圖像通過NSST被分解成低頻子帶和高頻子帶兩部分。然后,對低頻子帶進行線性增強,提高整體對比度;采用自適應閾值法抑制高頻子帶的噪聲,再對去噪后的高頻子帶進行引導濾波增強,提高圖像的細節(jié)信息和邊緣梯度保持能力。最后,對兩部分子帶進行NSST反變換,得到增強后的圖像。實驗結果表明,與直方圖均衡、基于Contourlet變換和模糊理論的圖像增強算法、基于非下采樣Contourlet變換與反銳化掩膜結合的遙感圖像增強算法以及基于非下采樣Shearlet變換與參數(shù)化對數(shù)圖像處理相結合的遙感圖像增強算法相比,該算法的圖像信息熵、峰值信噪比(PSNR)和結構相似性(SSIM)都有一定的提升,能明顯地改善圖像視覺效果,使得圖像紋理更加清晰。
[Abstract]:Aiming at the problems of low contrast, lack of detail information and weak edge gradient retention in remote sensing images, a remote sensing image enhancement algorithm based on non-downsampling shear wave transform (NSST) and guided filtering is proposed. First, the original image is decomposed into low frequency subband and high frequency subband by NSST. Then, the low frequency subband is linearly enhanced to improve the overall contrast. The adaptive threshold method is used to suppress the noise of the high frequency subband, and then the denoised high frequency subband is enhanced by guided filtering. Improve the image's detail information and edge gradient retention ability. Finally, the two subbands are inversely transformed by NSST, and the enhanced images are obtained. The experimental results show that the image enhancement algorithm based on Contourlet transform and fuzzy theory is balanced with histogram. Compared with the remote sensing image enhancement algorithm based on the combination of non-downsampling Contourlet transform and de-sharpening mask, and the remote sensing image enhancement algorithm based on non-downsampling Shearlet transform and parameterized logarithmic image processing, the image information entropy of this algorithm is compared with that of non-downsampling Shearlet transform and parameterized logarithmic image processing. Both PSNR (PSNR) and structural similarity (SSIM) can improve the visual effect of the image and make the texture of the image more clear.
【作者單位】： 新疆大學信息科學與工程學院;上海交通大學圖像處理與模式識別研究所;奧克蘭理工大學知識工程與發(fā)現(xiàn)研究所;
【基金】：教育部促進與美大地區(qū)科研合作與高層次人才培養(yǎng)項目(DICE2014-2029)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1933030