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image-enchance

于 2014-03-19 发布 文件大小:295KB
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代码说明:

  常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯 模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息. (image enchancement)

文件列表:

基于视觉特性的仿生图像增强算法

..............................\corp.m,62,2011-10-11


..............................\GAOS3mode.m,919,2011-06-07

..............................\QUDSbh.m,473,2011-06-03
..............................\SYSMianApp.m,2138,2014-03-18

..............................\一种基于视觉特性的仿生图像增强算法.caj,349245,2011-06-02

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    精通matlab7这本书的例程,16-20部分(Proficient matlab7 this book part of the routine ,16-20)
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    数字识别的matlab仿真,通过图像裁剪,再有神经网络训练,可以达到很好的效果 (Digital Identification of matlab simulation, cutting through the images, there was a further neural network training, can achieve good results)
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