提出了一种基于非抽样Contourlet变换的红外图像增强算法，利用非线性函数对红外图像Contourlet变换系数进行修正，以增强图像有益贡献的同时抑制噪声分量。实验表明，与传统的图像增强算法相比，该算法可以有效地增强红外图像的细节和纹理。

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法。Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解。首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数。最后经Contourlet