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X光安检图像低对比度区域目标的分割与增强算法
文献摘要：
为了增强显示安检图像中一些如植物风险源等因处于低对比度区域而难以识别的目标,提高安检人员的识别准确率,提出了粗分割细搜索的模糊增强算法.粗分割细搜索阶段,通过使用OTSU与结合了均值偏移的区域生长算法对低对比度区域目标进行提取.模糊增强阶段,根据感兴趣区域中像素隶属于目标区域的程度进行增强.实验表明,该算法能将低对比度区域目标提取出来并实现目标的增强,同时不改变图像的其他区域.
文献关键词：
安检图像;低对比度;图像增强;均值偏移;区域生长
中图分类号：
作者姓名：
季俊鹏;郑俊褒
作者机构：
浙江理工大学信息学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]季俊鹏;郑俊褒-.X光安检图像低对比度区域目标的分割与增强算法)[J].计算机时代,2022(12):56-60,65
A类：
B类：
安检图像,低对比度,区域目标,增强算法,增强显示,风险源,高安,识别准确率,模糊增强,OTSU,均值偏移,区域生长算法,感兴趣区域,像素,隶属于,目标区域,目标提取,实现目标,图像增强
AB值：
0.344649
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