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針對(duì)合成孔徑雷達(dá)（ SAR）圖像在成像和傳輸過(guò)程中引入噪聲和干擾從而導(dǎo)致圖像清晰度下降、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題，提出了一種非下采樣Shearlet變換（NSST）與模糊對(duì)比度的SAR圖像增強(qiáng)算法。首先，原始圖像經(jīng)NSST分解成一個(gè)低頻分量和若干個(gè)高頻分量；然后對(duì)低頻分量進(jìn)行線性增強(qiáng)以提高整體對(duì)比度，對(duì)高頻分量采用閾值法進(jìn)行增強(qiáng)以去除圖像中的噪聲；接著對(duì)處理后的兩部分分量進(jìn)行NSST反變換得到重構(gòu)圖像；最后采用模糊對(duì)比度算法對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，提高圖像細(xì)節(jié)信息和層次感，得到增強(qiáng)后的圖像。對(duì)40幅圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與直方圖均衡化、多尺度Retinex增強(qiáng)算法、基于Shearlet變換和多尺度Retinex的遙感圖像增強(qiáng)算法、基于剪切波域改進(jìn)Gamma校正的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法相比，該算法的圖像峰值信噪比至少提升了22.9%，均方根誤差至少降低了36.2%，能明顯提升圖像的清晰度，使圖像的紋理信息更加清晰。
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