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针对矿物浮选过程中获取的泡沫图像易受环境光照影响、噪声干扰和存在灰度对比度低等问题，提出一种结合多尺度Retinex（MSR）算法和非下采样Contourlet变换（NSCT）的泡沫图像增强方法。该方法首先针对光照使得浮选泡沫图像存在亮度不均，用一种区域自适应分割的MSR算法，通过调整权值改善图像的整体亮度均匀性；然后采用NSCT，通过构造分类函数完成对包含细节和噪声的高频系数处理，有效地弥补了Retinex算法在细节增强效果和噪声消除方面的不足。实验仿真结果表明，该方法能有效增强泡沫图像的轮廓、边缘和细