【摘 要】
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针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于改进的直方图均衡化和NSCT变换（nonsub sampled contourlet transform）相结合的的红外图像增强方法。首先对红外图像进行NSCT
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,常州市传感网与环境感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60972101,41306089）, 江苏省自然科学基金项目（BK20130240）
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针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于改进的直方图均衡化和NSCT变换（nonsub sampled contourlet transform）相结合的的红外图像增强方法。首先对红外图像进行NSCT变换,得到多尺度多方向的高频子带系数和一个低频子带系数。高频子带首先采用自适应降噪函数降低高频系数的噪声同时很好地保护边缘信息,然后采用非线性增益函数调整高频分量;在低频分量上采用改进的直方图均衡化方法进行增强。最后经NSCT逆变换得到增强图像。实验结果表明,提出的算法可以有效地提高红外图像的对比度,
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