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针对传统的单尺度图像增强算法的不足,提出了一种基于Laplace多尺度分解的图像增强算法。该算法将图像分为由高频到低频若干个子图像,对每个频道的细节图像进行不同的非线性变换,使得图像中最细微的、对诊断有用的信息得到有效的增强,同时图像又不被过增强,再通过分解的逆过程重建图像。试验表明,该方法能有效提高图像中细节的清晰度并抑制噪声。