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Adaptive image contrast enhancement using generalizations of histogram equalization

自适应直方图均衡化 直方图均衡化 直方图 人工智能 直方图匹配 模式识别(心理学) 计算机科学 对比度(视觉) 数学 图像(数学) 对比度增强 算法 计算机视觉 医学 放射科 磁共振成像
作者
JA Stark
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9 (5): 889-896 被引量:1066
标识
DOI:10.1109/83.841534
摘要

This paper proposes a scheme for adaptive image-contrast enhancement based on a generalization of histogram equalization (HE). HE is a useful technique for improving image contrast, but its effect is too severe for many purposes. However, dramatically different results can be obtained with relatively minor modifications. A concise description of adaptive HE is set out, and this framework is used in a discussion of past suggestions for variations on HE. A key feature of this formalism is a "cumulation function," which is used to generate a grey level mapping from the local histogram. By choosing alternative forms of cumulation function one can achieve a wide variety of effects. A specific form is proposed. Through the variation of one or two parameters, the resulting process can produce a range of degrees of contrast enhancement, at one extreme leaving the image unchanged, at another yielding full adaptive equalization.
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