基于第二代Curvelet变换的自适应图像增强

摘要

Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换.第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题,特别是基于"Wrapping"方式的第二代离散Curvelet算法,不仅运算快速、几何真实,而且快速可逆.因此,将第二代Curvelet变换用于图像增强,并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平,实现了一种自适应图像增强方法.实验结果表明,同基于小波变换的图像增强方法相比,该方法具有明显的优势.