資料介紹
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。
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