【摘 要】
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针对遥感图像中对比度低和图像失真等问题,提出了一种基于方块波(Tetrolet)变换与数学形态学相结合的遥感图像增强算法。首先,采用数学形态学和改进的伽马变换函数提高遥感图
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 新西兰奥克兰理工大学知识工程与发现研究所;
【基金项目】
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教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目(No.2014-2029、2016-2196)
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针对遥感图像中对比度低和图像失真等问题,提出了一种基于方块波(Tetrolet)变换与数学形态学相结合的遥感图像增强算法。首先,采用数学形态学和改进的伽马变换函数提高遥感图像整体对比度;其次对处理后的图像进行Tetrolet变换,将图像分解成多尺度的高通和低通子带系数,并利用自适应阈值方法对高通子带系数进行去噪处理;最后对Tetrolet反变换后的系数进行核各向异性操作,保留图像的细节和边缘信息。实验结果表明,该算法在主观上能获得较好的视觉效果,同时客观指标中的信息熵,均值与双向直方图均衡(bihistogram equalization,BHE)、NSCT(Non-subsampled contourlet Transform,NSCT)与模糊算法、NSCT与反锐化掩模算法、NSST(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)域的自适应算法相比,都有一定的优势。
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