一种基于非抽样contourlet变换的图像增强方法

• 作 者: 李诚 骆且 杜宇人
• 机 构: 扬州大学信息工程学院
• 出 处: 扬州大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2014年02期
• 关键词: 橡胶图像 图像增强 非抽样CONTOURLET变换 HSV模型 image of rubber image enhancement nonsubsampled
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（51273172）.

针对基于传统RGB(red,green,blue)模型的图像增强算法难以控制图像色调信息的弱点,提出一种非抽样contourlet变换和HSV(hue,saturation,value)模型相结合的方法,采用基于人眼视觉特性的HSV模型分解图像,保留H分量,并利用非抽样contourlet变换对图像的V分量进行分解,保证平移不变性.实验结果表明:该文方法不仅使得图像清晰度明显提高,视觉效果好,而且信噪比高.