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基于Curvelet变换的水下图像增强方法研究架构1课题背景及研究意义24Curvelet变换图像增强算法5图像质量评价与实验结果分析3

传统图像增强方法小波变换与Curvelet变换课题背景与研究意义·

理想现实课题背景与研究意义传统图像增强方法·

传统图像增强方法：线性变换对比度增强非线性变换传统图像增强方法图像锐化梯度算法拉普拉斯算法传统图像增强方法频域滤波增强频率滤波增强过程传统图像增强方法小波变换曲波变换（第一代Curvelet）第二代Curvelet实现精简二维或高维减小冗余小波变换与Curvelet变换傅里叶变换时-频局域化空-频局域化任意角度方向性小波变换与Curvelet变换小波分解示意图时-频区间离散Curvelet变换离散Curvelet区域示意图J：尺度参数L：方向参数K：位置参数小波变换与Curvelet变换·

Curvelet变换的系数分析：小波变换与Curvelet变换·层次尺度系数方向参量个数总体形式系数矩阵CoarseC{1}11[13×17double]DetailC{2}16{1×16}{1×16cell}[10×17double]，…，[13×14double]C{3}32{1×32}{1×32cell}[19×17double]，…，[13×27double]C{4}32{1×32}{1×32cell}[39×34double]，…，[25×54double]C{5}32{1×32}1[77×34double]，…，[26×104double]FineC{6}11[299×403double]该水下图像经Curvelet变换后得到单元数组C{s}{w}{i,j}，s表小尺度，w表示方向，{i,j}表示第s尺度层上第w个方向的系数矩阵，下表给出了该水下鱼群图像的Curvelet系数结构水下鱼群图像的Curvelet系数结构小波变换与Curvelet变换·

基于第二代Curvelet变换的水下图像增强实现流程图：Curvelet的图像增强算法·

非线性增强函数：其中，Curvelet的图像增强算法·

低频子带系数处理：其中，Curvelet的图像增强算法·

高频子带系数处理：其中，阈值T=λ·σ，σ=median(abs(C))/0.6745λ取值为3~5而Curvelet的图像增强算法图像质量评价与实验结果分析

·

1：主观评价2：客观评价（a）对比度函数：值越大，效果越好（b）清晰度函数：值越大，效果越好·

评价方法原始图像直方图均衡化小波增强Curvelet增强对比度函数值0.07790.29350.45621.3125清晰度函数值0.10550.21250.27200.2864图像质量评价与实验结果分析

·

评价方法原始图像直方图均衡化小波增强Curvelet增强对比度函数值0.02250.2925

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