自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法

作者：兰蓉^*; 贾亚雯

来源：控制与决策, 2021, 36(12): 2919-2928.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2020.0845

• 图像增强
• 直方图均衡化
• 直觉模糊集
• S形隶属度函数
• 相异直方图

针对经典的直方图均衡化图像增强算法可能存在的对比度过度增强、亮度分布不均匀和细节信息不突出等问题,提出自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法.基于直觉模糊集的"投票模型",引入直觉模糊相异直方图的概念,并基于此提取图像像素的空间位置信息.同时,利用S型隶属度函数对图像直觉模糊相异直方图进行自适应裁剪,采用分段策略对裁剪后的直觉模糊相异直方图进行均衡化处理.最后,利用直觉模糊集的犹豫度刻画原图像的未知信息,修正由引导滤波获得的细节图像,从而保留图像丰富的细节信息.针对3种类型的图像,即自然图像、MRI脑图像及近红外图像的实验结果表明,所提出算法能够有效提高图像的对比度,保留图像的细节信息,使图像呈现较自然的视觉效果,改善图像的质量评价指标.

• 单位
  西安邮电大学; 通信与信息工程学院