基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强
来源：计算机应用杂志2016年第10期北京时间：
作者：吕笃良, 贾振红, 杨杰, Nikola KASABOV
单位：1. 新疆大学 信息科学与工程学院, 乌鲁木齐 830046;2. 上海交通大学 图像处理与模式识别研究所, 上海 200240;3. 奥克兰理工大学 知识工程与发现研究所, 新西兰 奥克兰 1020
摘要：针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题，提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先，原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后，对低频子带进行线性增强，提高整体对比度；采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声，再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强，提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后，对两部分子带进行NSST反变换，得到增强后的图像。实验结果表明，与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比，该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升，能明显地改善图像视觉效果，使得图像纹理更加清晰。
关键词：遥感图像,图像增强,非下采样Shearlet变换,自适应阈值去噪,引导滤波
基金资助：教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目（DICE2014-2029）。
