基于多尺度几何分解的光照不均图像增强方法

针对光照不均匀的图像,结合W系统和NSCT变换,提出了一种新的图像增强方法.方法首先利用W变换对图像进行多尺度分解,然后利用NSCT中的非下采样方向滤波器组对尺度分解中的高频部分进行方向分解,得到不同尺度不同方向上的变换系数.在多尺度几何分解的基础上,对低频子带图像采用动态直方图均衡化、高频子带图像采用同态滤波的方法进行增强处理,最后利用非线性函数减小图像明、暗部分灰度值的差异,得到最后的增强结果.仿真实验结果表明,算法无论在视觉效果上还是客观评价指标上都优于其他被比较的四种增强算法,对于过亮、过暗以及局部光照不均匀的图像均取得了更好的增强效果,在增强图像细节的同时能有效抑制图像的伪吉布斯失真和过增强失真.在评价指标上,算法对三组经典图像处理后的增强图像的信息熵分别达到了10.0755、9.7879、10.5338,明显优于其他方法.