华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (3): 92-102.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2018.03.014
廖一鹏 王卫星 付华栋 王焕清
LIAO Yipeng WANG Weixing FU Huadong WANG Huanqing
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.
中图分类号: