麻雀搜索优化的NSCT域引导滤波矿井下图像增强

为解决矿井下图像信息量不足的问题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法优化的NSCT域引导滤波矿井图像增强方法。首先,利用非下采样Contourlet变换(NSCT)将矿井下图像分解为低频和高频子图像。然后,对低频子图像采用引导滤波增强,对高频子图像进行阈值去噪处理。最后,进行NSCT反变换,得到增强后的图像。然而,引导滤波中的盒滤波半径和正则化因子两个参数会影响图像增强效果,因此使用麻雀搜索算法进行参数优化。实验结果表明,与SSR、引导滤波、HE方法相比,所提出的算法生成的图像具有更高的对比度和信息熵。