基于多直方图均衡的图像增强算法研究

发布时间:2021-02-20 14:43
  科技的快速发展,数字图像增强技术得到广泛应用。直方图均衡化是图像对比度增强的主要方法之一,用于提升图像对比度,达到提高图像视觉质量与机器识别图像关键特征的目的。直方图均衡化又分为全局直方图均衡化算法(GHE)和局部直方图均衡化算法(LHE)。全局直方图均衡算法通过自动拉伸图像动态范围获得较高对比度。GHE算法容易导致高频直方图部分的过度增强以及合并低频灰度级引起的细节丢失,并且其输出图像亮度不能有效的得到保持。本文分析了双直方图均衡化与多直方图均衡化的典型算法。其中,对于双直方图均衡化算法,主要分析了基于亮度均值的BBHE算法与基于等面积的DSIHE算法;对于多直方图均衡化算法,主要分析了基于亮度均值递归的RMSHE算法与动态直方图均衡化的DHE算法。为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出了一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法。首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像。然后再对两个子图像分别进行直方图均衡化处理,最后合并两个子图。实验结果表明,该算法不仅具有图像亮度保持作用,对比度增强效果优于传统方法。 

【文章来源】:安庆师范大学安徽省

【文章页数】:39 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 研究现状及发展趋势
    1.3 论文内容及安排
第二章 直方图均衡算法
    2.1 数字图像的灰度直方图
    2.2 直方图均衡化
    2.3 图像增强的客观评价指标
        2.3.1 图像对比度
        2.3.2 图像信息熵
        2.3.3 结构相似度
        2.3.4 峰值信噪比
第三章 双直方图均衡算法
    3.1 亮度保持的双直方图均衡算法
        3.1.1 BBHE算法描述
        3.1.2 实验结果分析
    3.2 图像熵值最大的直方图均衡算法
        3.2.1 DSIHE算法描述
        3.2.2 仿真结果分析
    3.3 基于图像分割的双直方图均衡算法
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 算法实验结果分析
第四章 图像多直方图均衡算法
    4.1 基于平均亮度递归分解的多直方图均衡算法
        4.1.1 RMSHE算法描述
        4.1.2 RMSHE算法实验结果分析
    4.2 图像对比度增强的动态直方图均衡算法
        4.2.1 DHE算法描述
        4.2.2 DHE算法实验结果分析
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文与研究成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于K-means改进聚类的图像增强算法[J]. 张霖泽,王晶琦,吴文.  应用光学. 2016(04)
[2]基于双直方图均衡的自适应图像增强算法[J]. 武英.  计算机工程. 2011(04)
[3]图像质量评价研究综述[J]. 周景超,戴汝为,肖柏华.  计算机科学. 2008(07)
[4]保持图像亮度的局部直方图均衡算法[J]. 江巨浪,张佑生,薛峰,胡敏.  电子学报. 2006(05)

硕士论文
[1]图像增强技术研究与实现[D]. 朱明胜.安徽大学 2014



本文编号:3042918

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