河海大学 计算机及信息工程学院,江苏 常州 213022
针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点，提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数，提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声，抑制模值小于阈值的系数，改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比，本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的，具有较高的对比度评估值。
图像处理 图像增强 非下采样Contourlet变换 水下图像 多尺度Rentinex Sigmoid函数 激光与光电子学进展
2010, 47(4): 041001
