文献类型：期刊文章

作　　者：杨先凤[1] 李小兰[1] 贵红军[1]

YANG Xian-feng;LI Xiao-lan;GUI Hong-jun(College of Computer Science,Southwest Petroleum University,Chengdu Sichuan 610500,China)

机构地区：[1]西南石油大学计算机科学学院,四川成都610500

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61503312)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：241-245

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统方法在处理低质量图像时出现的对比度低、亮度过亮等问题,提出一种改进的自适应伽马变换图像增强算法。用图像对比度为标准,将图像分为低对比度图像及中等对比度图像。构造一种改进的伽马函数,利用图像局部信息自适应确定伽马变换的参数,对相应图像进行亮度和对比度提高。实验结果表明,算法可以弥补其它参考算法处理结果亮度值过高、对比度低的不足,有效改善了图像的亮度和对比度,且适用于低对比度、低照度图像、医学MRI图像等多种低质图像。

关 键 词：图像增强 伽马变换  低对比度 低照度 自适应

分 类 号：TP391.9]