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自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）：圖像增強(qiáng)的新維度
在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，對比度增強(qiáng)是一項至關(guān)重要的技術(shù)，旨在提升圖像的視覺質(zhì)量和可識別性。自適應(yīng)直方圖均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）作為一種先進(jìn)的圖像增強(qiáng)方法，通過局部調(diào)整圖像的直方圖分布，顯著提高了圖像的對比度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)力。本文將深入探討AHE的原理、實現(xiàn)方式及其在多個領(lǐng)域的應(yīng)用。
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一種基于單尺度Retinex的圖像增強(qiáng)算法
摘要：以單尺度Retinex算法為基礎(chǔ)，結(jié)合RGB顏色空間與YCbCr顏色空間轉(zhuǎn)換的方法和直方圖均衡化，獲得一組類比于曝光度不同的圖像，接著將所得曝光度不同的圖像組按權(quán)重重建圖像。通過比較處理前后的圖像，可看出該算法可實現(xiàn)對單張圖像整體和細(xì)節(jié)方面的增強(qiáng)。
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基于圖像分割技術(shù)的小麥識別
摘 要 ：圖像處理作為計算機(jī)視覺技術(shù)必不可少的部分，成為眾多學(xué)者口中的熱點及難點。圖像分割是把圖像分成若干個特定、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程，目的是實現(xiàn)通過醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的閾值分割方法以有效分割作物與背景。此次實驗以田間小麥圖像作為研究對象，通過多圖像進(jìn)行預(yù)處理以及利用圖像分割技術(shù)中的閾值分割算法，從復(fù)雜的背景中提取出小麥。結(jié)果表明，閾值分割算法不僅可以提取出作物信息而且還有助于去除噪聲的影響。此次實驗為基于圖像識別及計算機(jī)視覺技術(shù)的農(nóng)田綠色作物識別技術(shù)研究提供了參考。
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霧天圖像增強(qiáng)中Retinex算法的細(xì)節(jié)信息優(yōu)化
摘 要：為了解決霧天圖像增強(qiáng)中的細(xì)節(jié)信息優(yōu)化問題，提出了一種新的基于亮度塊Retinex算法的霧天圖像增強(qiáng)方法。該方法首先采用背景亮度作為激勵亮度值對圖像的亮度塊進(jìn)行分割，然后采用不同尺度的增強(qiáng)因子對分割塊進(jìn)行增強(qiáng)，在對像素的邊緣信息分割之后，再按照一定的比例對塊信息進(jìn)行融合。仿真結(jié)果顯示：與傳統(tǒng)的Retinex算法相比，基于亮度塊的圖像增強(qiáng)Retinex算法的信息熵較高，增強(qiáng)效果較好。
