浅析灰度图像的直方图均衡化处理
作者：孔繁庭
来源：《数字技术与应用》2014年第12期
        摘要：图像增强是指按特定的需要采用特定方法突出图像中的某些信息，同时削弱或去除无关信息，或将原图转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式的图像处理方法，图像增强的算法和方法很多，效果也不同。本文提出了自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法，实验结果表明自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法对灰度图像的增强取得了较好的增强效果，使得图像质量得到了有效的提高。
        关键词：图像增强 直方图均衡化 自适应动态峰值剪切
        中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）12-0225-01
        1 图像增强
        在拍摄图像的过程中，由于光源等问题的影响，图像质量很肯能受到影响而偏低。为了使这类图像的质量提高，视觉效果进行改善，需要对图片进行增强处理。图像增强是图像处
理的方法之一，且操作相对简单。常见的图像增强方法包括：噪声去除、图像锐化、几何畸变校正、灰度变换、直方图均衡化、频域滤波等。根据处理图片的空间不同，我们将图像增强分为两类：频率域图像增强以及空间域图像增强。
        2 灰度图像的直方图均衡化算法
        灰度图像对比度增强是图像增强方法的一种，目的在于对整体或者局部的反差程度进行调节，从而使图像质量得以提高。
        对比度增强在近几年的关注度不断提高，常见的对比度增强的方法包括全局处理以及区域自适应处理方法。而全局处理方法中又包括直方图均衡化以及伽马矫正。
局部直方图均衡化        灰度图像的直方图均衡化算法主要包括：传统直方图均衡化算法、基于图像均值分割的亮度均值稳定性的直方图均衡化算法、等面积的双子图像直方图均衡化算法、RMSHE算法和RSmE算法、BHEPL 算法等等。本文主要介绍了自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法。

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