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基于Curvelet變換的水下圖像增強(qiáng)方法研究架構(gòu)1課題背景及研究意義24Curvelet變換圖像增強(qiáng)算法5圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析3
傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法小波變換與Curvelet變換課題背景與研究意義·
理想現(xiàn)實(shí)課題背景與研究意義傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法·
傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法:線性變換對(duì)比度增強(qiáng)非線性變換傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法圖像銳化梯度算法拉普拉斯算法傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法頻域?yàn)V波增強(qiáng)頻率濾波增強(qiáng)過程傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法小波變換曲波變換(第一代Curvelet)第二代Curvelet實(shí)現(xiàn)精簡(jiǎn)二維或高維減小冗余小波變換與Curvelet變換傅里葉變換時(shí)-頻局域化空-頻局域化任意角度方向性小波變換與Curvelet變換小波分解示意圖時(shí)-頻區(qū)間離散Curvelet變換離散Curvelet區(qū)域示意圖J:尺度參數(shù)L:方向參數(shù)K:位置參數(shù)小波變換與Curvelet變換·
Curvelet變換的系數(shù)分析:小波變換與Curvelet變換·層次尺度系數(shù)方向參量個(gè)數(shù)總體形式系數(shù)矩陣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]該水下圖像經(jīng)Curvelet變換后得到單元數(shù)組C{s}{w}{i,j},s表小尺度,w表示方向,{i,j}表示第s尺度層上第w個(gè)方向的系數(shù)矩陣,下表給出了該水下魚群圖像的Curvelet系數(shù)結(jié)構(gòu)水下魚群圖像的Curvelet系數(shù)結(jié)構(gòu)小波變換與Curvelet變換·
基于第二代Curvelet變換的水下圖像增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)流程圖:Curvelet的圖像增強(qiáng)算法·
非線性增強(qiáng)函數(shù):其中,Curvelet的圖像增強(qiáng)算法·
低頻子帶系數(shù)處理:其中,Curvelet的圖像增強(qiáng)算法·
高頻子帶系數(shù)處理:其中,閾值T=λ·σ,σ=median(abs(C))/0.6745λ取值為3~5而Curvelet的圖像增強(qiáng)算法圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
·
1:主觀評(píng)價(jià)2:客觀評(píng)價(jià)(a)對(duì)比度函數(shù):值越大,效果越好(b)清晰度函數(shù):值越大,效果越好·
評(píng)價(jià)方法原始圖像直方圖均衡化小波增強(qiáng)Curvelet增強(qiáng)對(duì)比度函數(shù)值0.07790.29350.45621.3125清晰度函數(shù)值0.10550.21250.27200.2864圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
·
評(píng)價(jià)方法原始圖像直方圖均衡化小波增強(qiáng)Curvelet增強(qiáng)對(duì)比度函數(shù)值0.02250.2925
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