非亚采样Contourlet变换域自适应图像增强算法

"这篇论文提出了一种基于非亚采样轮廓波变换(NSCT)系数直方图匹配的自适应图像增强算法。首先，原始图像在NSCT域进行分解，然后通过阈值去噪后，将原始图像在相应子带的NSCT系数直方图自适应映射到参考图像的直方图。最后，通过反向NSCT重构出增强后的图像。" 本文介绍了一种针对图像增强的新方法，该方法主要应用在非亚采样轮廓波变换域，以提高图像的可解释性和人类观众的视觉感知，同时为其他自动化图像处理技术提供更好的输入。图像增强通常作为预处理技术，广泛应用于计算机视觉、遥感和生物医学图像分析等领域。 传统上，图像增强技术可以分为两大类：空间域方法和变换域方法。空间域增强方法直接处理图像像素，通过对像素值的调整来实现增强效果，例如线性拉伸、直方图均衡化(HE)、卷积掩模增强和自适应直方图均衡化等。这些常规的空间域技术简单快速，但往往会在增强结构时放大噪声，模糊微小边缘。 而变换域增强则不同，它通过先将图像变换到不同的频率域，如傅立叶变换、离散余弦变换或NSCT，再对变换后的系数进行操作。NSCT是一种多分辨率分析工具，具有方向选择性和局部特性，特别适合于图像的边缘和细节保持。在NSCT域中进行直方图匹配可以更好地保留图像的结构信息，同时根据参考图像的直方图调整对比度，以达到自适应的增强效果。这种方法的优势在于，它可以在增强图像的同时减少噪声的影响，提高图像的清晰度和视觉质量。 论文中提到的算法步骤包括三个关键部分：首先，对原始图像进行NSCT分解，将其分解成多个具有不同方向特性的子带；其次，对每个子带的NSCT系数进行阈值去噪处理，去除不重要的高频噪声；最后，利用直方图匹配技术将去噪后的系数与参考图像的直方图对应，这一步骤可以根据图像内容动态调整对比度，确保增强效果更符合实际需求。通过逆NSCT变换，将修改后的系数重构回空间域，得到增强后的图像。 总结起来，该论文提出的自适应图像增强算法利用NSCT的特性，在变换域进行直方图匹配，以实现更精确的对比度调整和噪声抑制，为图像处理领域提供了一种新的、有效的增强手段。这种方法尤其适用于那些需要保持图像细节和边缘清晰度的应用场景。