【摘 要】
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为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCb Cr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（61401383）,陕西省教育厅科学研究计划项目资助（16JK1823）,咸阳师范学院科研基金项目资助（13XSYK058）
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为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCb Cr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCb Cr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PCNN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCb Cr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明
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