【摘 要】
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针对数字图像中存在噪声信息多、图像清晰度差的问题,提出一种基于引导滤波的带色彩恢复的多尺度Retinex（MSRCR）的图像增强算法。利用轮廓波（Contourlet）变换将图像分解成低频和
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学湖北省智能信息处理与实施工业系统重点实验室
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针对数字图像中存在噪声信息多、图像清晰度差的问题,提出一种基于引导滤波的带色彩恢复的多尺度Retinex（MSRCR）的图像增强算法。利用轮廓波（Contourlet）变换将图像分解成低频和高频分量;用引导滤波代替MSRCR中的高斯滤波对低频分量进行局部线性增强,减少光照的影响;对各方向、各尺度上高频的系数进行阈值去噪;将重构后的图像进行模糊增强,提高图像的视觉效果。实验结果表明,与传统MSRCR算法相比,该算法有效提高了图像清晰度,抑制了噪声。
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