文献类型：期刊文章

作　　者：李伟凯[1] 王政霞[1] 蒋伟[2]

LI Wei-kai;WANG Zheng-xia;JIANG Wei(School of Information Science and Engineering,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074;College of Mathematics and Statistics,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China)

机构地区：[1]重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074 [2]重庆交通大学数学与统计学院,重庆400074

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：国家自然科学基金(61004118;11071266;11401060);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500501;KJ1755492);重庆市自然科学基金(cstc2015jcyjA70010);2016年重庆市研究生科研创新项目(CYS16183);2015年重庆交通大学实验教学改革与研究项目(SYJG201532)

年　　份：2018

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：699-706

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法对图像暗区纹理区域的增强不足的缺点,考虑到人眼对光感的敏感程度不同,将亮度对视觉的影响因素考虑进传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法。以梯度和灰度值为参数,建立了一种新的自适应分数阶偏微分图像增强模型。该模型改善了传统算法对暗区图像增强不足的缺点,图像增强后的平均梯度提升明显,很好地改善了图像的视觉效果。实验结果说明本算法具有一定的有效性。

关 键 词：图像增强 分数阶 自适应 偏微分方程 暗区图像增强  

分 类 号：TP391.4]