基于新穎的模糊小波方法進行對比度增強圖像 摘要： 這篇論文所講為基于小波變換和模糊邏輯的一種新穎的對比度增強圖像的方法。首先初始化低對比度圖象以減少不同的照明的作用。然后選擇一個具體的小波變換來轉換正常化的圖象和得到小波系數。低通系數由線性操作符進行模糊，并且使用全局和局域的信息定義和提高圖象的全局性對比度。而在高通系數運用非線性操作員提高圖象細節。最后，相反的小波變換被申請將結果映射到該空間領域。實驗結果顯示，在提高低對比度圖象效果上該方法非常有效。 關鍵詞： 模糊邏輯；小波；對比度增強 1. 介紹 對比度增強是圖象處理，圖樣識別，計算機視覺中的一個重要方法。對比度增強可以做圖像邊緣裁剪，以便從改進的圖像上可以容易的提取出更多的信息，為進一步的圖像分析將是十分有用的。常規的增強技術主要是全局性的，并且只適應全局性特點或者在固定區域之內的基于全局性變換的圖像。對比度增強技術，直方圖均衡化，圖像銳化，空間濾波是該領域的主要技術。由于他們只使用強制的全局屬性，并且如果有很多初始信息在同一個區域，那么他們就不能很好的運作。因此，為了解決這個問題，區域直方圖處理方法便被提了出來。然而，他們某種程度上仍然有缺點。在該領域的一本文獻中，程教授和徐教授提出了一種基于模糊邏輯的方法。大范圍對比度增強方法可以通過利用小波轉換來增強圖像的頻率細節變換。但是某些方面仍然存在問題：如噪聲放大、低效增強和過度增強。該文提出的方法，通過修改小波系數順利地解決了這些問題。這種方法運用全局信息和局域信息。實驗結果表示，該方法可以有效地提高圖像輪廓顯示、良好的細節顯示和全局性對比度。