水下图像增强：非下采样Contourlet与多尺度Retinex结合算法

"这篇论文提出了一种针对水下图像增强的新方法，结合了非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex理论。通过这种技术，可以有效地处理水下图像由于环境因素导致的对比度低、边缘模糊和噪声大的问题，从而提升图像质量和视觉效果。" 水下图像增强是图像处理领域的一个重要课题，因为水下拍摄的图像常常受到光线散射、吸收以及水中悬浮颗粒的影响，使得图像呈现低对比度、模糊边缘和高噪声的特点。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的图像增强算法。 非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）是一种多分辨率分析工具，它在保持图像细节的同时，能对图像进行多尺度、多方向的分解。NSCT相比于传统的小波变换，具有更少的边缘效应和更好的方向选择性，这使得在处理图像时能够更好地保留图像的结构信息。在本文提出的算法中，水下图像首先通过NSCT进行变换，将图像分解成多个频带。 接着，多尺度Retinex理论被应用来处理分解后的低频系数。Retinex算法模拟人眼视觉系统的亮度适应机制，通过分离图像的光照和反射成分来提升图像的对比度。在多尺度环境下，Retinex可以更精细地调整不同尺度下的亮度差异，从而改善图像的整体对比度。 在NSCT的各个带通方向子带上，论文进一步估计并抑制噪声。对于模值小于预设阈值的系数，它们被认为是噪声，被直接抑制。对于模值大于阈值的系数，通过改进的Sigmoid函数进行调节。Sigmoid函数通常在神经网络中用作激活函数，它的特点是平滑的非线性转换，可以有效地压缩和扩展数值范围，有助于增强图像的局部特征。 经过上述步骤，通过NSCT的逆变换，得到的图像在抑制噪声、提高对比度和清晰度方面都有显著提升。与传统的图像增强算法相比，这种方法能够更好地突出图像的目标轮廓，且具有更高的对比度评估值。因此，该算法在水下图像处理中显示出了优越的性能和实用性。 关键词涵盖的领域包括图像处理、图像增强、非下采样Contourlet变换、水下图像处理、多尺度Retinex算法以及Sigmoid函数的应用。这些技术的结合为水下图像的质量提升提供了新的思路和方法，对于水下探测、海洋科学研究以及水下摄影等领域有着重要的实践意义。