基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法

• 作者: 丁畅 董丽丽 许文海
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 直方图均衡化 子直方图均衡化 极大值搜索 动态削峰 边缘锐化 信息融合
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2367-2375
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.009

摘要

直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)是图像增强领域中基础性很强的方法,对其研究和改进工作至关重要.首先,本文分析了经典HE算法的缺点,也概括了五类基于直方图均衡化的图像增强技术,然后针对HE经典算法的缺点提出了两种改进方法,分别引入了直方图动态削峰技术和边缘信息融合技术,最后选取曝光不足和过曝光的两类图像验证算法的性能,采取了有效的图像客观质量评价指标对实验结果做出评价.结合主客观图像质量评价可以看出,本文提出的算法具有增强效果好、输入参数少等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许文海	大连海事大学信息科学技术学院	81	593	14.0	21.0
2	董丽丽	大连海事大学信息科学技术学院	36	244	7.0	15.0
3	丁畅	大连海事大学信息科学技术学院	6	125	4.0	6.0