技术特征：
技术总结
本发明提出一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法，该方法是一种反锐化掩模法与NSCT(非下采样的contourlet变换)相结合的图像增强方法，包括：将图像分为高中低三种细节程度，对低细节进行加权替代中值滤波处理，对高细节区域做中等程度的增强，对中细节区域做较大程度的增强；再对图像采用基于NSCT的高频图像增强算法，基于bayes阈值估计法对高频系数进行分类，确定出强边缘，弱边缘和噪声，对不同系数分别处理。该方法避免了去噪带来的图像模糊同题，而且对图像的增强符合人眼视觉特性，既改善了煤矿井下低照度、低对比度的图像特征，又不会出现过冲，不仅避免了图像细节的损失，增强效果较好，且抑制了噪声的增强。
技术研发人员：刘晓阳;元梦莹
受保护的技术使用者：中国矿业大学（北京）
技术研发日：2017.06.15
技术公布日：2017.10.20