多尺度几何分析提升雾天图像清晰度的NSCT算法

本文介绍了一种基于多尺度几何分析的雾天图像清晰化算法，该方法主要利用非下采样Contourlet变换（NSCT）来改善图像质量。首先，作者将雾天图像从原始的色彩空间转换到HIS彩色空间，以便更好地处理亮度和饱和度信息。在处理亮度分量H时，NSCT被用于分解图像，特别关注低频成分，因为这些成分包含图像的主要能量。通过取反低频分量，然后应用改进的单尺度Retinex算法，增强了图像的对比度。接着，高频部分，即包含大量线性细节的部分，采用快速双边滤波器进行平滑处理，以保留边缘信息的同时减少噪声。 在处理完高低频分量后，进行NSCT逆变换，得到处理后的亮度分量。对于饱和度分量S，通过颜色拉伸技术进行补偿，确保颜色的准确性。最后，将处理后的H、I、S三个分量反向映射回RGB颜色空间，从而得到最终的清晰化雾天图像。 实验结果显示，这种方法在提高浓雾图像的细节清晰度和色彩保真度方面表现出色，相较于其他传统算法，如标准差、信息熵和峰值信噪比等客观评价指标均有显著提升。因此，该算法对于改善雾天环境下的图像质量具有实用价值，有助于在视觉效果和实际应用中提高图像的可用性。