典型文献
改进的CLAHE无芒隐子草叶切片图像增强
文献摘要：
无芒隐子草叶切片图像在获取过程中不可避免产生低对比度图像,对后续处理产生影响.为此,针对传统的限制对比度自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对较暗图像处理效果不佳的问题,提出了基于自适应亮度调整的CLAHE图像增强算法.该算法首先将图像RGB空间转换到HSV空间,提取图像的亮度分量,再根据图像的亮度值,自适应调整RGB通道图像整体亮度,最后应用CLAHE算法实现图像增强.采用50张无芒隐子草叶切片图像为样本进行试验,结果表明:该算法相比于传统的CLAHE算法,图像信息熵、图像对比度、图像平均梯度和图像的峰值信噪比均显著提高,有效克服了传统CLAHE算法对过暗图像增强效果不佳问题,能使图像局部细节信息和清晰程度得到明显提高,不仅适合无芒隐子草叶切片低对比度图像增强,也可为其他植物叶切片图像增强提供参考.
文献关键词：
图像处理;图像增强;CLAHE算法;对比度;切片图像;无芒隐子草
中图分类号：
作者姓名：
张文霞;王春光;王海超;殷晓飞;宗哲英
作者机构：
内蒙古农业大学 机电工程学院, 呼和浩特 010018;鄂尔多斯应用技术学院 信息工程学院, 内蒙古鄂尔多斯 017000;呼和浩特职业学院 机电工程学院, 呼和浩特 010018
文献出处：
引用格式：
[1]张文霞;王春光;王海超;殷晓飞;宗哲英-.改进的CLAHE无芒隐子草叶切片图像增强)[J].农机化研究,2022(01):25-30
A类：
暗图像增强
B类：
CLAHE,无芒隐子草,草叶,切片图像,低对比度,限制对比度自适应直方图均衡化,contrast,limited,adaptive,histogram,equalization,处理效果,图像增强算法,RGB,空间转换,换到,HSV,亮度分量,自适应调整,算法实现,图像信息熵,平均梯度,和图像,峰值信噪比,增强效果,局部细节信息,植物叶
AB值：
0.299675
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