改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

发布时间：2021-07-28 06:16

　　针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2020,56(03)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

本文算法流程图

本文采用改进双边滤波的Retinex算法对小波分解后的低频图像进行增强，采用改进阈值函数处理分解后的高频系数，再通过小波逆变换得到重构图像，如图2所示，图2(a）为含少量噪声图像，图2(b）为重构图像。2.4 对比度增强

对比图3(a）与图3(c），分段性变换前，图像中间处较亮的门框区域对比度较好，两侧墙壁与地面泛灰，分段性变换后，中间处亮区域对比度不变，整体对比度得到较好增强。对比图3(b）与图3(d），分段性变换前图像灰度值主要集中在[100,150]之间，分段性变换之后，较暗区域像素分布增加，相对均匀的分布在整个灰度之间。分段性线性变换增强了图像对比度，有效改善图像重构后的泛灰现象。3 实验结果及分析

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3307395