结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强

摘要

针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础.