脊小波变换域模糊自适应图像增强算法

提出了基于脊小波(ridgelet)变换域的模糊自适应图像增强算法,利用脊小波变换在表示图像线性奇异边缘时具有独特的优越性,达到突出边缘和抑制噪声的目的。利用频域内傅里叶投影变换定理,提出优化有限拉东(Radon)变换系数顺序的方法,使得拉东变换后图像的折回现象得到改善;利用广义模糊集合概念和最大模糊熵原理,提出一种自适应设置模糊增强函数方法,使得增强后的图像在抑制噪声、增强特征方面达到较好折衷。通过模拟实验显示,该算法优于传统的增强方式,在低信噪比情况(2.5~5.5 dB)下,其边缘检测概率大于二维小波增强方式约50%。应用于含有局部线形裂纹的路面病害图像的增强,可以将裂纹信号基本增强出来,且对路面上离散的油滴、石子等点噪声抑制较好。