一种基于非下采样轮廓波变换的图像自适应增强方法

摘要

本发明公开了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像自适应增强方法。通过对输入的原始图像首先进行直方图均衡化，然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT变换，得到低频子带系数和各高频方向子带系数，对低频子带的处理，采用将原图的低频子带系数直方图映射到直方图均衡化后图像的低频系数直方图上，对各个高频子带去除噪声后，再将原图的各个高频子带的系数直方图映射到直方图均衡化后图像的对应高频系数直方图上。最后进行NSCT反变换，得到增强后的最终图像。本发明在抑制噪声的同时，突出了图像的边缘细节，增强了对比度，并具有自适应的优点，方便计算机处理，无需手工调节参数。

主权项

一种基于非下采样轮廓波变换的图像自适应增强方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)直方图均衡化：对原始图像I进行空域直方图均衡化，得到直方图均衡化后的图像J；(2)对原始图像I进行非下采样轮廓波变换，得到低频子带系数矩阵C₀和各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k，其中j表示尺度，k表示子带方向；(3)对直方图均衡化后的图像J进行非下采样轮廓波变换，得到低频子带系数矩阵D₀和各尺度上的高频方向子带系数矩阵D_j,k，其中j表示尺度，k表示子带方向；(4)低频系数直方图匹配：以直方图均衡化后的图像J为基准，计算所述步骤(2)和步骤(3)得到的低频子带系数矩阵C₀和D₀的系数直方图，并将C₀的系数直方图匹配到D₀的系数直方图H₀上；(5)高频系数直方图匹配：对所述步骤(2)得到的各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k，估计各尺度各方向的噪声水平，计算自适应阈值，并依据该自适应阈值滤除各高频子带系数矩阵内的噪声，得到去噪后的各高频方向子带系数矩阵C'_j,k；同时利用该自适应阈值去除所述步骤(3)得到的高频子带系数矩阵D_j,k内的噪声，得到去噪后的各高频方向子带系数矩阵D'_j,k；然后计算D'_j,k和C'_j,k的直方图，将C'_j,k的直方图匹配到D'_j,k的直方图H_j,k上；(6)对经过低频系数直方图匹配和高频系数直方图匹配后的原始图像I的变换系数进行非下采样轮廓波反变换，得到增强后的结果图像。