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基于数学形态学的双直方图均衡化图像增强算法 被引量:12

Double Histogram Equalization Image Enhancement Algorithm Based on Mathematical Morphology
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摘要 在传统直方图均衡化中,灰度级断层导致对比度过分增强和细节缺失。针对该问题,提出一种基于数学形态学的图像增强算法。利用数学形态学运算增强图像对比度,结合直方图均衡化整体性、细节性的优点,使均衡化后的直方图灰度级之间实现均匀分布,从而达到保留信息的目的。实验结果表明,该算法解决了灰度级断层问题,与传统直方图均衡化算法相比,能获得细节突出且自然柔和的增强图像。 Grayscale fault leads to too much contrast enhancement and detail deficiency.Aiming at this problem,this paper puts forward an image enhancement algorithm based on mathematical morphology.It uses mathematical morphology operation to enhance image contrast,combines the integrity and detail for the advantages of histogram equalization,and makes uniform distribution between the equalization of histogram grayscale,so as to achieve the purpose of retaining information.Experimental results show that the algorithm can solve the problem of fault gray levels,compared with the traditional histogram equalization algorithm,and it can obtain enhancement image with details outstanding and natural soft.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期215-219,共5页 Computer Engineering
基金 甘肃省自然科学基金资助项目(0803RJZA109)
关键词 图像增强 数学形态学 灰度级断层 信息熵 直方图 image enhancement mathematical morphology grayscale fault information entropy histogram
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