论文研究-基于动态聚类的直方图均衡化图像增强 .pdf

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基于动态聚类的直方图均衡化图像增强,朱姣,曹燕华,直方图均衡化能够均衡图像的灰度级范围,是一种经典有效的方法,但对于CT类的低灰度区域有较多信息的图像,直方图均衡化可能会使�
国科技论文在线 http://www.paperedu.cn Sk为输出图像的像素级。式(7)给山的变换即为直方图均衡化。 23基于动态聚类的直方图均衡化图像增强算法 直方图均衡化在图像增强中有着广泛的运用,其算法简单且易于实现。但对于CT类型 的低灰度集中的图像,本文提岀的基于动态聚类的直方图均衡化图像增强算法有着较好的效 果。该算法的中心思想是首先对像素直方图进行动态聚类,将直方图分为kH1个区域,然 后对各区域分别进行直方图均衠化处迎。算法实现如下 1)首先川动态聚类法(HCM或FCM)将直方图分为k+1个区域,并确定个1*k的 聚类中心向量C; 2)对各区域分别进行直方图均衡化处理,所川公式如下因: [C()+1∑p(n),0≤/≤C(l,=1 rC()-C(-1)∑m(x)+C(-1)+1C(-1)<jC()2≤i≤k(9) t=C(-1)+1 [255-C()∑p(rn)+C()+1,C(k)<j≤2551=k+1 式中 n (10) 其中:S表示图像增强后的灰度级,∑p()表示第i个灰度区域第j个灰度级的累 积分布函数,n表示第i个灰度区域中灰度级为r的像素出现个数,n,表示第i个灰度区 域中出现的所有像素个数。 3实验结果与分析 采用基于动态聚类的直方图均衡化图像增强算法对CT扫描的玫瑰花进行处理,其结果 如下所示 1)直接对图像进行直方图均衡化处理,结果见图1。 国科技论文在线 http://www.paperedu.cn (a)原图像 x10b)原图像的直方图 3 2 (c)直接处理后的图像 (按处理后的图像直方图 200 图1“方图均衡化处理结果比较 2)直方图分为2个区域后再分别进行直方图均衡化处理,结果见图2 (a)炼图像 x10b)原图像的直方图 100 (c)区域为2的处理后图像 (域为2的处理图像直方图 3 Iln 图2直方图区域为2的分别局部直方图均衡化处理结果比较 3)直方图分为4个区域后再分别进行直方图均衡化处理,结果见图3。 国科技论文在线 http://www.paperedu.cn (a)原图像 x10b)原图像的直方图 2 ()区域为4的处理后图像 (域为4的处理图像直方图 200 图3直方图区域为4的分别局部直方图均衡化处理结果比较 可以看出,图1直接使用直方图均衡化算法对CT图像进行处理,从而使图像过分曝光, 有可能引进噪声,在直方图表现上,均衡化的图像灰度集中到亮区。图2中区域为2的分 别局部直方图均衡化处理后的图像还是有些部分过于明亮,但其对应的直方图有了一定的 伸展。而图3中的直方图区域为4的分别局部直方图均衡化处理后的图像对比度有了“定 的提高,没有过曝光,且其直方图也有了一定的护展。表明基于动态聚类的直方图均衡化 图像增强算法在处理CT类偏暗图像时,质量比直接使川直方图均衡化算法有了定的提 高,如果能够很好地分类,效果还会更明显。 4结束语 直方图均衡化能自动增强整幅图像的对比度,得到全局均衡化处理后的直方图,但难 免会使偏暗的CT类图像明显过亮,而基于动态聚类的直方图均衡化算法则能在一定程度 上较好地改进这一问题 参考文献 [1]尚習,杨有,李晓虹.一科改进的字适应直方图均衡化增强档案图像的方法.计算机科学 「J],2007,345)237-239 [2]蔡云龙模式识别]陕西西北电讯工程学院出版社,198626-3 3」 Rafael c. gonzalez, Richard E. Woods.冈萨雷斯数字图像处珥[M.第二版.北京:电了工业出版社, 2007.70-73 [4]黄展鹏基于分段直方图均衡化技术的图像增强[A]电脑知识与技术,2008,2(16):1292-1293 [S]高赟,高有行,基于阈值动态分配空闲灰度级的红外图像增强[A]讣算机工程与设 计,2007,28(16)39363939 国科技论文在线 http://www.paperedu.cn Image Enhancement via Dynamic Clustering based Histogram Equalization Zhu Jiao, Cao Yanhua, Zhang Yanyan College of information Science and engineering Southeast university nanjing jiangsu(210096) Histogram equalization(HE), a classic and efficient method, can extend the grey scale of images. But for low gray level distributed images such as CT images, histogram equalization may make the image over-exposure and lost details of information. This paper presents a method, which separates the histogram of image pixels into several regions by dynamic clustering methods and equalizes each region respectively. This method is more effective for the image such as CT images Key Words: dynamic clustering; histogram equalization; image enhancement; CT images

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