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传统的基于局部统计的实时增强算法不能解决噪声引入的固有缺点，抗噪性能差导致其应用效果不理想。针对这一缺点，提出了一种基于超限邻域法的改进的实时图像局部增强算法。和传统的基于局部统计的增强算法相比，算法较大地提高了其抗噪性能，且需要额外计算的邻域均值在原有算法中已计算过，实际增加的计算量很小。增强后，边界不会出现明显轮廓，保证了视觉效果。仿真实验结果表明，改进算法的抗噪声性能得到提高，峰值性噪比提高接近4dB。硬件平台测试后，每秒帧数达到了约50帧，能满足实时应用要求。