基于多阈值分割的图像区间均衡增强

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1、安丰玲等:基于多闽值分割的图像区间均衡增强基于多阈值分割的图像区间均衡增强安丰玲1梁德群1王胜军1吴爽20大连海事人学图像处理实验室;2大连海事大学自动亿实验室)摘要:本文提出了基于分割的图像区间均衡方法。利用多阈值分割结果,通过全局内区间直方图的均衡和基于均衡直方图对区间内的灰度拉伸,实现了图像增强。与传统的图像均衡比较,有效地解决了边缘增强与噪声抑制的矛盾。由于采用了基于势雨数聚类f”的多阈值图像分割方法.速度快,鲁棒性好。利用本文提出的直方图区间均衡增强方法,对视频会议接收端的解码图像进行增强,保证实时性的同时,提高了图像质量。关t词:

2、图像均衡聚类分割势函数区间均衡视频增强_—一●●一■o●■●一-r、lmageIRe910n匕qUaIlZatlOnEnhancementbasedonMulti.ThresholdsSegmentationAnFenglin91,LiangDequnl,WangShengiunl,WuShuan92flImageProccssmgLaboratoryofDalianMaritimemaivenity.2AutomationLaboratoryofDlianMalithneuniversity)Abstract:Themethodofther

3、egionequalizationisproposedbasedonmultithresholdsimagesegmentationinthisarticle.ItenhancestheimagethroughregionhistogramequalizationinthewholeimageandexpandingdeintensityoftheregionbasedOnequalizationhistogram.Comparedtotraditionalimageequalization,thismethodeffectivelyreso

4、lvestheconflictbetweentheedgeenhancementandnoiseretraining.Otherwise,becauseofadaptingmultithresholdsimagesegmentationbasedOHpotentialfunctionclustering,thismethodischaracterizedbylowcomputercostandstrongrobustness,Inthisarticle,themethodofthehistogramregionequalizationisap

5、pliedtodecodeimagefromvideomeetingssinkinordertoenhanceit,andtheexperimentsprovedthatitnotonlyh印therealtime,butalsothequalityoftheimageisimproved.Keywords:ImageequalizationClusteringsegmentationPotentialfilnctionRe百onequa/izationVideoenhancement1引言图像增强包括三个方面的任务“。:对比度增强、边缘增强

6、和去除噪声。传统的算法基本上是分别对待三个任务,而且是对图像的单个像素进行处理,因而普遍存在着增强与去除噪声的矛盾。本文利用区间直方图均衡化在增强对比度的同时也增强了边缘并且不同时放大噪声。这种方法的基本思想。】是:先对灰度直方图分级,据此对图像分区,将属于同一个区间的所有区域作为一元素,将该区间内所有的像素的平均灰度作为该元素的灰度,然后将这些元素的直方图进一步做直方图均衡化,最后根据均衡化的结果修改原始图。因为同一区间内的灰度值在图像中可能对应分布在各个区域,这样在改变各区间的对比度的同时也改变了区域问的边缘的强度,但不改变区域内的信噪比

7、。该算法较之传统均衡法具有以下两个优点:(1)调整了图像的区间的对比度使边缘得到了增强;(2)在区间内部。自适应的调整像素与块均值的关系,保持了图像细节。从理论计算和试验结果来看,算法简单,增强效果有很好的改善,而且文中采用了一种有效的图像分割算法,运算速度较快,第一作者简介:安丰玲(1980-).女.现为大连海事大学研究生.主要研究方向:图像处理、视频压缩等16第十二届全国图像图形学学术会议实时性强。而且鉴于这个特点,本算法已经应用于视频会议中解码端图像的增强中,图像质量有明显改善。2基于聚类的图像分割以往大多数的图像分割,是基于单一图像目

8、标与背景的检测而进行的单闽值图像分割,实际上在通常遇到的图像中,申一目标灰度的图像较少,即使目标是单一的,但由于背景的复杂性,在直方图中可能出现多峰情况,这时用单闽

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