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自适应图像对比度模糊增强算法 总被引:6,自引:0,他引:6
文中提出了一种基于模糊集理论和广义模糊算子GFO的图像模糊对比度增强算法。由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明。通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的。 相似文献
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针对红外图像中对比度低,细节不清晰,视觉效果模糊等问题,提出一种结合边缘信息的对比度增强算法。首先,使用引导滤波将原始红外图像分解为基础图像和细节图像,并且通过使用对比度限制的直方图均衡来处理基础图像,提高图像对比度,克服"过度增强"现象;利用Gamma变换处理细节图像,增强细节信息;再将处理后的两幅图像融合成图ImageSD;然后为了有效地改善ImageSD的亮度不均匀的现象,对原始图像进行自适应直方图均衡和拉普拉斯锐化滤波;最后,将两个图像进行线性加权并融合以重建出最终的红外图像。结果表明,该方法可以更好地提升原始图像的对比度,丰富细节信息。 相似文献
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针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果. 相似文献