【摘 要】
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针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换（NSST）将图像分解成低频和高频2部
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,国土资源部地质信息技术重点实验室,东华理工大学江西省数字国土重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60872065);数字制造装备与技术国家重点实验室开放基金项目(DMETKF2014010);国土资源部地质信息技术重点实验室开放基金项目(217);江西省数字国土重点实验室开放基金项目(DLLJ201412)
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针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换（NSST）将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声。最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像。由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优。针对约7
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