本文作者：李诚；骆且；杜宇人；成功正常投稿发表论文到《扬州大学学报(自然科学版)》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对基于传统RGB(red,green,blue)模型的图像增强算法难以控制图像色调信息的弱点,提出一种非抽样contourlet变换和HSV(hue,saturation,value)模型相结合的方法,采用基于人眼视觉特性的HSV模型分解图像,保留H分量,并利用非抽样contourlet变换对图像的V分量进行分解,保证平移不变性.实验结果表明:该文方法不仅使得图像清晰度明显提高,视觉效果好,而且信噪比高.
【论文正文预览】：为了保证橡胶形变检测的精度,前期须对图像进行增强处理.传统的图像增强算法如直方图均衡算法[1]、高斯滤波[2],小波变换[3-4]、基于contourlet变换[5]等缺乏平移不变性,会产生吉布斯失真,且其中小波变换只能对各向同性图像有较好的增强效果,而对于边缘较多或线性特征的图像增
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：橡胶图像图像增强非抽样contourlet变换HSV模型
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【稿件标题】：[图像增强方法论文]一种基于非抽样contourlet变换的图像增强方法
【作者单位】：扬州大学信息工程学院;
【发表期刊期数】：《扬州大学学报(自然科学版)》2014年02期
【期刊简介】：0......更多扬州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/8893/)投稿信息
【版权所有人】：李诚；骆且；杜宇人；

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