《表1 低频子带增强效果的定量比较》

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《结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强》

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实验1低频子带自适应分数阶微分增强效果及对比.对浮选泡沫图像（见6 （a）） 进行NSCT分解，得到低通子带图像（见6 （b）） 和3个尺度高频子带.为验证文中低频子带自适应分数阶微分增强的效果，文中只对低频子带进行微分增强处理，然后进行NSCT重构，并结合平均灰度、平均梯度、清晰度和信息熵等参数进行定量比较，统计结果如表1所示.拉普拉斯锐化结果如图6（c）所示，平均梯度、清晰度和信息熵有一定的提高，但没有改善图像的亮度；直方图均衡化的效果如图6（d）所示，各项指标均有大幅度提升，但气泡内部亮度均匀化，破坏了纹理细节；模糊集增强效果如图6（e）所示，增强后图像的平均亮度反而降低，图像偏暗.文献[11]算法的增强效果如图6（f）所示，因采用固定的微分阶次，对边缘和纹理细节的增强效果不明显，各项指标只有小幅度提升.文献[12]算法的增强效果见图6（g），采用自适应微分阶次，各项指标均有大幅度提升，但梯度大的像素采用过高的微分阶次，重构后的图像出现过增强而失真（见图6 （j）） .文中算法的增强效果如图6（h）所示，增强前图像的S64=29.2%，根据式（7）选取亮度控制参数φ1=0，NSCT分解后范围动态调整微分阶次，增强后图像的亮度、平均梯度、清晰度、信息熵均有大幅度提高，图像整体亮度得到改善，偏暗区域的细节更明显.如果φ1=φ2=0，文中算法的增强效果见图6（i），亮度过度增强，重构后的图像出现大量失真.文中算法对低频子带增强后重构的图像见图6（k），平均梯度和清晰度是原图像的两倍多，气泡内部的亮点和轮廓细节明显，视觉效果较好.