麻雀搜索优化的NSCT域引导滤波矿井下图像增强  

作　　者：段宗佑 杨渊博 吕佳 徐艺玮 李智[1] 

机构地区：[1]陕西能源职业技术学院智能制造与信息工程学院,陕西咸阳712099

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第24期17-18,24,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：为解决矿井下图像信息量不足的问题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法优化的NSCT域引导滤波矿井图像增强方法。首先,利用非下采样Contourlet变换(NSCT)将矿井下图像分解为低频和高频子图像。然后,对低频子图像采用引导滤波增强,对高频子图像进行阈值去噪处理。最后,进行NSCT反变换,得到增强后的图像。然而,引导滤波中的盒滤波半径和正则化因子两个参数会影响图像增强效果,因此使用麻雀搜索算法进行参数优化。实验结果表明,与SSR、引导滤波、HE方法相比,所提出的算法生成的图像具有更高的对比度和信息熵。

关 键 词：麻雀搜索算法 NSCT 引导滤波 阈值去噪 矿井下图像增强 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]