【摘 要】
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针对由多种降质因素导致图像增强效果不理想的情况,提出一种参数化的伽马校正算法实现图像的增强,即整幅图像采用变化的伽马值进行幂律变换。图像处理时,将图像中的每个像素
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金项目(61471134)
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针对由多种降质因素导致图像增强效果不理想的情况,提出一种参数化的伽马校正算法实现图像的增强,即整幅图像采用变化的伽马值进行幂律变换。图像处理时,将图像中的每个像素点与平均亮度比较划分为亮点、暗点和平滑点,将像素分类有关的非线性变换函数作为传统伽马校正中幂律值计算的参数,获得参数化的伽马校正增强函数。实验结果表明,对过曝光、曝光不足以及混合多种性质的复杂图像,该方法均有较好的增强效果,鲁棒性较好,在保持输入图像亮度的情况下,能够自适应处理各种质量较低的图像。
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