基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法

简介：
本研究提出了一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法，有效提升图像细节和对比度，适用于目标识别与跟踪。 为解决红外图像对比度低及噪声大的问题，本段落提出了一种基于Contourlet变换的非线性增强算法。作为一种高效的方向多尺度分析方法，Contourlet变换能够在任意尺度上实现方向分解。 首先，通过应用Contourlet变换对图像进行处理，在不同尺度和方向上得到一系列子带系数：包括低频子带系数以及各个通向方向上的子带系数。接着使用非完全贝塔函数来调整这些低频子带系数以提升整体对比度；同时利用一种特定的非线性增益函数，对各带通方向子带系数进行处理，并根据噪声水平设定阈值，抑制小于该阈值的小幅变化增强大于这个阈值的变化。 经过逆Contourlet变换后生成最终增强图像。实验结果显示，这种方法能够显著提高低对比度红外图像的质量，在视觉效果和定量评估指标上均优于传统的直方图均衡化、小波变换等技术，并且保持了更多的轮廓特征，避免了上述方法在处理噪声时过度放大以及细节表现不足的问题。