直方图变换在图像增强中的应用与探讨
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更新于2024-08-01
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"本篇论文探讨的是基于直方图变换的图像增强方法,由安徽大学电子信息工程专业的学生李超撰写。图像作为承载信息的重要媒介,图像增强是图像处理中的关键技术,旨在提升图像的整体和局部特征质量,对图像质量和视觉效果有显著影响。论文首先介绍了图像增强的基本概念和研究现状,强调其针对性和目的性。
文章详细解析了数字图像直方图,包括直方图的定义、性质和用途。直方图是统计图像像素灰度分布的一种工具,通过它可以了解图像的亮度分布情况。接着,论文着重讨论了两种常用的直方图变换技术:直方图均衡化和直方图规定化。
直方图均衡化是通过调整图像像素的灰度值分布,使得整个图像的亮度均匀,增强对比度。作者提供了实现这一过程的步骤,并通过MATLAB实例展示了其操作。尽管直方图均衡化有提升图像细节和对比度的优点,但也存在可能导致过度增强和失真的不足。
直方图规定化则是在保持某些区域亮度不变的情况下,对其他区域进行增强,具有更精细的控制。同样,论文提供了MATLAB实现的步骤以及优缺点分析。为了进一步提高图像增强的灵活性,作者提出了局部直方图均衡化,即针对图像的不同区域进行单独的直方图处理,能够更好地保留图像的原始特征。
论文通过一个灰度图像的实际案例,展示了直方图均衡化和规定化的具体实施过程,包括代码、实验结果以及处理前后图像的直方图对比。这不仅验证了理论,也提供了实际应用的参考。
这篇论文深入研究了直方图变换在图像增强中的应用,对直方图均衡化和规定化进行了细致的探讨,同时还引入了局部直方图均衡的新思路,为图像处理领域的研究者提供了有价值的实践指导。关键词包括:图像增强、直方图均衡、直方图规定、局部直方图均衡和MATLAB。"
2019-08-15 上传
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2010-04-19 上传
wangjsh0118
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