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对比度增强的象限动态直方图均衡化研究

时间:2022-04-04 20:30来源:毕业论文
对夜视图像的直方图均衡化处理算法都或多或少,本文以此进行了探讨和研究并对相关算法表达了自己的看法。传统直方图均衡化算法是即时有效且方式简单的图像增强方式

摘要获取图像的过程中因为内外界因素如光线不足等情况导致没法获得质量较高的成像,为了改善成像的画质和素质,就须要我们对这些图像进行增强处理。对夜视图像的直方图均衡化处理算法都或多或少,本文以此进行了探讨和研究并对相关算法表达了自己的看法。传统直方图均衡化算法是即时有效且方式简单的图像增强方式,但由于传统的直方图均衡化算法在增强图像的同时可能会造成视觉退化,如出现图像部分区域过度增强和光晕等现象。为了改善和削弱这些现象的发生,本文分析比较了各位学者改进的直方图均衡化算法并通过灰度均值(AMBE)和标准方差的差值(SD),得出比较和最优算法。79484

毕业论文关键词  图像增强 夜视图像 直方图均衡化 对比度增强

毕业设计说明书外文摘要

Title        Quadrants Dynamic Histogram Equalization For Contrast Enhancement                                           

Abstract Since the effects of insufficient light and other factors during shooting the images, it will inevitably produce low-quality images。 Inorder to improve the visual effect and quality of such images, we need to process a series of image enhancement。 For the shortcomingsof histogram equalization in gray image, this paper carried out some relevant researches and improvements。 Histogram Equalization(HE) is a very effective and simple method for image enhancement, however, when traditional histogram equalization enhance the image, it might cause some visual degradation, such as some parts of the image appear the phenomena of over enhancement and halo。 To overcome this drawback, this paper analyzes and compares the difference between theimproved Absolute Mean Brightness Error (AMBE) by each scholar and Standard Deviation (SD) and get the optimal algorithm。

Keywords  Image enhancement  gray image  histogram equalization  contrast enhancement

目   次

1  绪论 1

1。1  图像增强技术的发展概况和意义 1

1。2  课题研究背景 2

1。3  课题的研究现状 2

1。4  本文内容安排 3

2  图像增强的基本理论 4

2。1  空间域增强法 4

2。2  频率域增强法 6

2。3  本章小结 7

3  基于直方图的图像增强算法研究 8

3。1  直方图基础 8

3。2  HE算法 9

3。3  BBHE算法 11

3。4 DSIHE算法 13

3。5  RMSHE算法和RSIHE算法 14

3。6  BHEPL算法 14

3。7 DQHEPL算法 15

3。8  本章小结 17

结论 19

致谢 21

参考文献 22

1  绪论

    第一章我们从图像处理技术的发展过程和研讨价值入手,简明的阐述了全文所要研讨的内容。并举例海内外与本课题研探相关的发展状态,及解决与其相关问题时所涉及的技术瓶颈,章节末尾将给出行文的思路,同时安排文章书写的前后逻辑规律和自己取得的些许成绩和理解。论文网 对比度增强的象限动态直方图均衡化研究:http://www.youerw.com/wuli/lunwen_91922.html

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