基于量子和声搜索模糊集的NSST域浮选泡沫图像增强及去噪方法

摘要

本发明涉及一种基于量子和声搜索模糊集的NSST域浮选泡沫图像增强及去噪方法，首先将浮选泡沫图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着对低频子带图像进行量子和声搜索模糊集增强；然后对于多尺度高频子带，结合改进的贝叶斯萎缩阈值及尺度相关性去除噪声系数，并通过非线性增益函数增强边缘和纹理系数；最后对处理后的低频子带、各个高频子带的系数进行NSST重构，得到增强去噪后的图像。本发明能够改善泡沫图像的亮度、对比度和清晰度，在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强，保留更多的纹理细节，更有利于后续的气泡分割和边缘检测等处理。