【摘 要】
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常规的基于高斯或拉普拉斯模板的锐化或增强算法应用中,都会出现包边的现象,即在与邻域有强烈对比的目标上会出现明显的暗或亮包边问题。常规方法未对该现象进行处理,导致部
【机 构】
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武汉电力职业技术学院电力工程系,华中科技大学图书馆,武汉理工大学资源与环境工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2016YFC0802801);国家自然科学基金项目(No.51774221)资助
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常规的基于高斯或拉普拉斯模板的锐化或增强算法应用中,都会出现包边的现象,即在与邻域有强烈对比的目标上会出现明显的暗或亮包边问题。常规方法未对该现象进行处理,导致部分场景目标存在明显的包边现象。基于常规算法产生的包边问题的原因分析,发现主要是在获取高频图像信息时,采用高斯或拉普拉斯这种基于位置差异计算权重的方式导致;因此在进行获取高频细节时,通过增加以灰度差值来调整权重方式来获取细节,或采用更简单的高频细节截止的处理方式,可有效改善增强算法中的包边问题。
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