【摘 要】
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针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算
【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,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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基于数字图像的信息检测技术研究(2014-2029,2016-2196)~~
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针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量;然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度,对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声;接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像;最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强,提高图像细节信息和层次感,得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明,与
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