【摘 要】
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针对传统直方图均衡化(HE)算法在处理低质量图像时出现的细节信息丢失、部分灰阶合并的不足,提出一种彩色图像在HSV空间的加权HE图像增强算法.通过增加权重参数实现自适应调节图像像素信息的目的,算法构造了一种新的自适应映射函数.图像灰度级经过两次不同的映射有效地克服灰阶合并和细节丢失现象.对于输入图像进行颜色幅度拉伸和饱和度信息拉伸至最大化,完成对图像颜色信息的恢复.仿真结果证明,算法弥补了其它算法处理结果中出现的对比度低下和颜色信息丢失等不足,算法有效地改善了图像的质量.
【机 构】
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北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏 银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏 银川750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏 银川750021;北方民族大学算
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针对传统直方图均衡化(HE)算法在处理低质量图像时出现的细节信息丢失、部分灰阶合并的不足,提出一种彩色图像在HSV空间的加权HE图像增强算法.通过增加权重参数实现自适应调节图像像素信息的目的,算法构造了一种新的自适应映射函数.图像灰度级经过两次不同的映射有效地克服灰阶合并和细节丢失现象.对于输入图像进行颜色幅度拉伸和饱和度信息拉伸至最大化,完成对图像颜色信息的恢复.仿真结果证明,算法弥补了其它算法处理结果中出现的对比度低下和颜色信息丢失等不足,算法有效地改善了图像的质量.
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