常规直方图均衡化增强后的图像在高灰度区有过亮的感觉。
分析了传统灰度图像直方图均衡化算法的不足，讨论并实现了一种改进的直方图均衡化图像增强算法。
目前对有雾图像的增强和恢复研究主要集中于局部直方图均衡化和大气散*模型两个方面。
传统的直方图均衡和灰度变换增强算法，不能针对红外图像的目标进行有效地增强。
由灰度统计直方图均衡所实现的**增强处理降低了虚拟照相系统对环境照度的要求。
利用自开发软件，对图像进行灰度变换和直方图均衡化处理后，采用频域同态滤波的方法对图像进行降噪滤波处理。
结合热成像的原理对红外热图像的特征进行了分析，对红外热像进行了新型直方图均衡和伪**增强等处理
通常的直方图均衡化规则精度较低。
结果实现了一种局部直方图均衡化算法亮度保持三元双向直方图均衡化。
光谱增强包括线*反差拉伸、非线*反差拉伸、直方图均衡化和直方图匹配等方法。
具有基本功能：直方图均衡化、中值滤波、均值滤波、锐化、低通高通同态滤波。
眼底图像的预处理系统包括：**图像的处理、图像的几何变换以及图像的直方图均衡、图像的平滑化及锐化处理等增强功能。
此文主要研究用于增强图像的灰度变换方法，包括线*灰度变换、非线*灰度变换与直方图均衡化方法。
与传统直方图均衡化增强方法相比，该方法保留了较亮区域的视觉特*，且对噪声的增强相对较弱。
该段代码就是对直方图的各种处理，如，直方图生成直方图均衡化和直方图匹配。
算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。
采用图像去噪、灰度变换、直方图均衡化以及非均匀背景修正技术等提高了原始图像成分的清晰度，使图像变得更便于计算机分析和处理。
直方图均衡化(HE)是一种最常用的图像对比度增强技术，它能够在很大程度上增强图像的视觉效果，帮助人们识别图像中隐藏的信息。
探讨了一种改进的直方图均衡化方法。
该方法明显优于经典的同态增晰法和直方图均衡化。
其中图像预处理包括直方图均衡化、中值滤波、局部增强、同态滤波增强等工序；
针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。
给出了一个改进的直方图均衡化图象增强算法.
运用直方图均衡化方法强化坡口与非坡口的差别，增加焊缝图像的理解*。
针对**直方图均衡化算法颜*易失真的缺点，提出了一种基于暗原*先验的快速图像增强算法。
方法在改进常规直方图均衡化算法的基础上，以最小灰度平均值误差二元直方图均衡化为基础，引入另一个有效分割点。
首先对**图片进行灰度化，再采用直方图均衡化的方法来进行图片的预处理，以获得比较好的图像拼接效果。
在图像增强方面，尝试了直方图均衡化增强方法，并对其处理结果进行了分析。
实现直方图均衡化于算法4.1中描述。
并且通过与直方图均衡化法以及中值滤波法的对比可以很明确的表明，本文的方法相较于上述两种方法更优，提取的效果更好。
该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法。
此方法分为4个阶段：①用均值滤波去除随机噪声；②用高斯滤波去除高斯噪声；③用直方图均衡化法平衡立体图对间的亮度差异；④用拉普拉斯锐化增强图像的边缘和细节。
空域直接对像素点进行运算，【】主要方法有直接灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化和空域滤波等。
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