独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得宁夏大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:烈z豇时间:l。fq年多月>日关于论文使用授权的说明本人完全了解宁夏大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意宁夏大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协t3t)研究生签名:导师签名:匆宁彳时间:加(牛年/月弓日时间:,Z刀/r眵年6月),属于底层处理,是图像预处理过程的一个重要环节。本论文从图像增强处理的基本算法和理论展开,钊。对八要求增强图像的暗|叉:而保持其亮区不变的一类图像,研究了增强图像局部细节的算法,对基于灰度变换和直方图修正法的图像增强方法进行研究学习、比较,分析了各自的优缺点,根据图像的局部均值和局部标准差的范嘲选择待增强的较暗区域,提出了两种改进的图像局部增强算法。(1)基于对数变换的图像局部增强算法。该改进算法在对数变换的基础上提出,简单实用。实验结果表明,运用该算法处理比单纯使用对数变换或者使用传统局部对比度增强算法、自适应局部对比度增强算法处理的效果明显提高,充分地增强了图像暗区的细节,同时兼顾到了图像中无需增强的亮区,能够清晰地突显出暗区的细节。(2)基于均值和标准差的自适应图像局部增强算法。该改进算法中的增强系数随图像的局部均值和局部标准差自适应地动态变化,实现了对图像局部较暗区域细节的增强,而且由于该算法具有自适应性,使得增强更加具有针对性。实验结果表明,改进算法较常见的局部对比度增强算法有更好的增强效果,在增强图像暗区域的同时使图像中的亮区域保持不变,能够充分地增强图像的局部,更加清晰地突显出图像暗区的细节。综上所述,论文提出的两种改进的图像局部增强算法,对类似的图像局部增强具有一定的参考意义。另外,论文从视觉效果(定性)和信息熵值两个方面对图像增强的效果进行了评价,下一步可以使用其他适合的图像评价方法综合评价增强的效果。关键词:图像处理,局部增强,对比度,均值,—,(LM)andLocalStandardDeviation(LSD),,,
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