典型文献
基于双直方图均衡算法的红外图像增强
文献摘要：
为了抑制全局直方图均衡产生的灰度饱和和局部细节丢失的情况,提出了一种双直方图均衡算法.首先对图像的背景和前景进行分割,提出基于直方图的局部最小值和修正的K-Means聚类算法来确定图像的理想分割阈值,然后再对分割的子图分别作全局直方图均衡(Global Histogram Equalization,GHE).对该算法进行了实验验证,结果表明,相较于GHE算法,经该算法增强后的图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高约16.425％,结构相似度(Structural Similarity Index,SSIM)提高约14.85％.同时通过主观分析,基于直方图局部最小值和修正的K-Means聚类算法的图像分割进行双直方图均衡可以有效抑制GHE算法产生的灰度饱和和细节丢失现象.
文献关键词：
图像分割;双直方图均衡;K-Means;局部最小值
中图分类号：
作者姓名：
闫哲;蒋砾;杨帆;罗志斌;贾赞;张巍;朱洪洋;陈如造;朱光明;郭小军;刘孟然
作者机构：
昆明物理研究所,云南 昆明 650032
文献出处：
引用格式：
[1]闫哲;蒋砾;杨帆;罗志斌;贾赞;张巍;朱洪洋;陈如造;朱光明;郭小军;刘孟然-.基于双直方图均衡算法的红外图像增强)[J].红外技术,2022(09):944-950
A类：
GHE
B类：
双直方图均衡,均衡算法,红外图像增强,灰度,局部最小值,Means,聚类算法,分割阈值,子图,Global,Histogram,Equalization,峰值信噪比,Peak,Signal,Noise,Ratio,PSNR,结构相似度,Structural,Similarity,Index,SSIM,图像分割,割进
AB值：
0.332868
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