基于非下采样Contourlet系数尺度关联的图像增强方法 (2010年)

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简介：
本文提出了一种利用非下采样Contourlet变换中不同尺度系数之间的相关性来实现图像增强的方法。通过调整各子带内的系数，有效提升了图像的视觉效果和细节清晰度。这种方法在保持图像整体结构的同时增强了边缘与纹理信息。本段落提出了一种基于非下采样Contourlet系数尺度间相关性的图像增强算法，以解决传统方法对边缘类型划分过粗的问题。该算法通过分析单尺度系数来确定噪音阈值、增强阈值及强边缘阈值，并进一步利用归一化尺度积与单尺度系数的比值作为参数，细化边缘类型的分类。结合这些信息和相应的增益策略，可以更有效地提高图像对比度并去除噪声，在避免过增强的同时显著改善了边缘视觉效果。测试结果显示该算法在提升图像质量和保持细节方面具有明显优势。

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基于非下采样Contourlet系数尺度关联的图像增强方法 (2010年)

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本文提出了一种利用非下采样Contourlet变换中不同尺度系数之间的相关性来实现图像增强的方法。通过调整各子带内的系数，有效提升了图像的视觉效果和细节清晰度。这种方法在保持图像整体结构的同时增强了边缘与纹理信息。本段落提出了一种基于非下采样Contourlet系数尺度间相关性的图像增强算法，以解决传统方法对边缘类型划分过粗的问题。该算法通过分析单尺度系数来确定噪音阈值、增强阈值及强边缘阈值，并进一步利用归一化尺度积与单尺度系数的比值作为参数，细化边缘类型的分类。结合这些信息和相应的增益策略，可以更有效地提高图像对比度并去除噪声，在避免过增强的同时显著改善了边缘视觉效果。测试结果显示该算法在提升图像质量和保持细节方面具有明显优势。

基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet变换图像增强

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本研究提出了一种结合多尺度Retinex与非下采样Contourlet变换的新型图像增强方法，显著提升图像视觉效果和细节表现。为解决遥感图像及高光谱图像中存在的对比度低、整体偏暗等问题，本段落提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）与混沌小生境粒子群优化（NCPSO）的非下采样Contourlet变换（NSCT）域图像增强技术。该方法首先对原始图像进行NSCT分解，获得一个低频分量及多个不同方向上的高频分量；接着在低频部分应用混合灰度函数的多尺度Retinex算法以提升对比度和清晰度，并利用非线性增益函数调节高频成分系数来增强细节表现。在此过程中，采用一种综合考虑了对比度与信息熵的定量评价指标作为NCPSO的适应值，从而优化相关参数设置。实验结果显示，相较于双向直方图均衡、NSCT变换、多尺度Retinex算法以及平稳小波变换结合Retinex方法等四种传统的图像增强策略，本段落提出的方法在提升对比度和信息熵方面表现更佳，并显著改善了整体视觉效果。

基于Contourlet变换及多尺度Retinex的水下图像增强方法

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本研究提出了一种结合Contourlet变换与多尺度Retinex技术的创新算法，有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度，克服了传统方法在处理复杂背景和光照条件下的局限性。针对水下图像对比度低、边缘模糊及噪声大的特点，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换与多尺度Retinex的增强算法。该方法首先对水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换；然后通过多尺度Retinex技术调整低频系数以提高整体对比度；接着，在各个带通子带上估计噪声，并抑制模值低于阈值的系数，同时改进神经网络中的Sigmoid函数来调节高于该阈值的系数。最后，经过非下采样Contourlet逆变换得到增强后的图像。与传统方法相比，此算法能够有效降低水下图像中的背景噪声、提升对比度以及突出目标轮廓，并且获得了更高的对比度评估分数。

基于非下采样Contourlet变换与换系数直方图匹配的自适应图像增强（周妍）

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该研究提出了一种结合非下采样Contourlet变换和换系数直方图匹配技术的自适应图像增强方法，旨在提升图像在复杂场景下的视觉效果。作者通过实验验证了所提算法的有效性和优越性。本段落介绍了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应图像增强方法，并采用了换系数直方图匹配技术。这种方法能够有效提升图像的质量和细节表现力。

基于单尺度Retinex的非线性图像增强方法 (2007年)

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本文提出了一种基于单尺度Retinex理论的非线性图像增强算法，有效提升了图像的视觉效果和细节表现。本段落提出了一种改进的Retinex算法——基于单尺度Retinex的非线性图像增强算法。与传统的Retinex算法相比，该方法首先对亮度图像进行粗略估计，然后通过非线性的运算在反射图中补偿初始估算的亮度信息。实验结果显示，相较于经典Retinex算法，本段落提出的改进版不仅增强了处理效果，并且大大缩短了计算时间。

基于单尺度Retinex的非线性图像增强方法

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本研究提出了一种基于单尺度Retinex的非线性图像增强技术，旨在改善图像对比度和细节表现，适用于多种低质量图像处理场景。本段落档探讨了基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强方法。该研究提出了一种改进的图像处理技术，旨在通过调整图像中的亮度和对比度来提升视觉效果。这种方法在改善低光照条件下或色彩不均衡的照片时特别有效。文档详细介绍了算法的工作原理及其应用实例，并分析了其相对于传统Retinex算法的优势与局限性。

基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法

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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。

基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合技术方法

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本研究提出了一种利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行高效医学图像融合的技术方法，旨在提升图像质量和细节展现能力，为医疗诊断提供更精准的数据支持。针对传统多尺度变换在医学图像融合中的问题，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新型医学图像融合方法。对于低频子带系数的选择，考虑到医学图像的特点以及相邻低频子带系数之间的相关性，我们采用了基于区域能量的融合规则；而在选择方向上的带通子带系数时，则充分利用了非下采样Contourlet变换的方向特性，并采用改进后的拉普拉斯能量和作为这一过程中的融合规则。实验结果表明，与传统方法相比，该新方法能够有效避免图像失真问题，从而实现更为理想的医学图像融合效果。

基于多尺度Hessian的图像增强方法

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本研究提出了一种新颖的图像增强技术，采用多尺度Hessian矩阵分析来优化图像特征，有效提升细节清晰度与对比度。多尺度Hessian滤波器是一种用于图像增强的技术，其理论基础可以参考Frangi的论文。该方法通过分析不同尺度下的图像特征来突出血管结构或其他特定类型的边缘信息，在医学影像处理等领域具有广泛应用。

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

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本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。