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針對合成孔徑雷達（ SAR）圖像在成像和傳輸過程中引入噪聲和干擾從而導致圖像清晰度下降、細節丟失等問題，提出了一種非下采樣Shearlet變換（NSST）與模糊對比度的SAR圖像增強算法。首先，原始圖像經NSST分解成一個低頻分量和若干個高頻分量；然后對低頻分量進行線性增強以提高整體對比度，對高頻分量采用閾值法進行增強以去除圖像中的噪聲；接著對處理后的兩部分分量進行NSST反變換得到重構圖像；最后采用模糊對比度算法對重構圖像進行增強，提高圖像細節信息和層次感，得到增強后的圖像。對40幅圖像的實驗結果表明，與直方圖均衡化、多尺度Retinex增強算法、基于Shearlet變換和多尺度Retinex的遙感圖像增強算法、基于剪切波域改進Gamma校正的醫學圖像增強算法相比，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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