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基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法

刘艳莉 桂志国

刘艳莉, 桂志国. 基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(6): 1285-1291. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082
引用本文: 刘艳莉, 桂志国. 基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(6): 1285-1291. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082
Liu Yan-Li, Gui Zhi-Guo. Adaptive Image Enhancement Algorithm with Variable Weighted Matching Based on Morphology[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(6): 1285-1291. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082
Citation: Liu Yan-Li, Gui Zhi-Guo. Adaptive Image Enhancement Algorithm with Variable Weighted Matching Based on Morphology[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(6): 1285-1291. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082

基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082
基金项目: 

国家自然科学基金 (61071192, 61271357, 61171178),山西省自然科学基金 (2009011020-2),山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助项目,山西省国际合作项目(2013081035)和山西省研究生优秀创新项目(20123098)资助课题

Adaptive Image Enhancement Algorithm with Variable Weighted Matching Based on Morphology

  • 摘要: 为了精确提取图像的细节特征,改善图像增强的效果,该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素,并进行top-hat变换,分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想,实现了根据图像的局部灰度特性,动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中,根据提取到的细节的结构化特征,构造相应的自适应增益函数,从而实现图像的自适应增强。实验结果表明,该算法能较好地利用图像的自相关性,比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息,且能抑制噪声的放大。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-23
  • 修回日期:  2013-10-12
  • 刊出日期:  2014-06-19

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