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针对传统图像增强算法对边缘类型划分过粗的问题,文章提出一种基于非下采样Contourlet系数尺度间相关性的图像增强算法。该算法由非下采样Contourlet单尺度系数得到噪音阈值、增强阈值和强边缘阈值,再基于对非下采样Contourlet系数尺度间相关性的分析,以归一化尺度积与单尺度系数的比值作为新的参数进一步划分边缘类型,并结合单尺度系数得出相应增益。对比测试结果表明算法能有效地提高图像对比度、去除噪音,在避免过增强的同时,对边缘视觉效果的改善更明显。