【摘 要】
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为了有效地解决航空图像在雾霾等恶劣天气下存在边缘和细节丢失、对比度低的问题，提出了一种结合非下采样Cont-ourlet域和能量特征的引导滤波航空图像增强算法。该算法首先将
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170147)
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为了有效地解决航空图像在雾霾等恶劣天气下存在边缘和细节丢失、对比度低的问题，提出了一种结合非下采样Cont-ourlet域和能量特征的引导滤波航空图像增强算法。该算法首先将低质的航空图像进行非下采样Contourlet变换（NSCT），得到一个低频子带和多个高频子带；之后对低频子带线性拉伸以提高对比度，高频部分先采用基于能量特征改进的自适应Bayes阈值进行噪声抑制，再进行引导滤波增强，以提升和优化边缘信息的保持能力；最后将图像进行NSCT反变换，得到最终的增强效果图。大量实验结果表明，该算法能较好地增强
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