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針對(duì)遙感圖像中對(duì)比度低、細(xì)節(jié)信息缺失和邊緣梯度保持能力較弱等問(wèn)題，提出了一種基于非下采樣剪切波變換（ NSST）與引導(dǎo)濾波相結(jié)合的遙感圖像增強(qiáng)算法。首先，原始圖像通過(guò)NSST被分解成低頻子帶和高頻子帶兩部分。然后，對(duì)低頻子帶進(jìn)行線性增強(qiáng)，提高整體對(duì)比度；采用自適應(yīng)閾值法抑制高頻子帶的噪聲，再對(duì)去噪后的高頻子帶進(jìn)行引導(dǎo)濾波增強(qiáng)，提高圖像的細(xì)節(jié)信息和邊緣梯度保持能力。最后，對(duì)兩部分子帶進(jìn)行NSST反變換，得到增強(qiáng)后的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與直方圖均衡、基于Contourlet變換和模糊理論的圖像增強(qiáng)算法、基于非下采樣Contourlet變換與反銳化掩膜結(jié)合的遙感圖像增強(qiáng)算法以及基于非下采樣Shearlet變換與參數(shù)化對(duì)數(shù)圖像處理相結(jié)合的遙感圖像增強(qiáng)算法相比，該算法的圖像信息熵、峰值信噪比（ PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）都有一定的提升，能明顯地改善圖像視覺(jué)效果，使得圖像紋理更加清晰。
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