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应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法
1
作者
崔法毅
郑德忠
《燕山大学学报》
CAS
2009年第6期478-483,共6页
图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图...
图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。
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关键词
图像广义模糊增强
小波包变换
线性
广义
模糊
算子
边缘测度:噪声标准差
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题名
应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法
1
作者
崔法毅
郑德忠
机构
燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
出处
《燕山大学学报》
CAS
2009年第6期478-483,共6页
基金
教育部博士点基金资助项目(2006021600)
文摘
图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。
关键词
图像广义模糊增强
小波包变换
线性
广义
模糊
算子
边缘测度:噪声标准差
Keywords
image generalized fuzzy enhancement
wavelet packet transform
linear generalized fuzzy operator (LGFO)
edge measure degree
noise standard deviation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法
崔法毅
郑德忠
《燕山大学学报》
CAS
2009
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