【摘 要】
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针对低照度条件下传统图像增强算法存在的局部细节丢失、清晰度下降等问题,提出基于优化自适应校正的图像增强算法。利用小波阈值函数降低原始图像的噪声干扰,对经典伽马校正算法进行优化,将亮度分量区分块,并使滑动窗口具备中心位置自适应移动和半径可调功能;将原始图像的RGB模式转换为HSV模式以改善图像总体视觉舒适度;通过实时滑动调整窗口的位置及半径范围,使伽马值控制在最优范围,兼顾图像边缘和细节的增强,保留
【基金项目】
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中国纺织工业联合会职业教育教学改革研究项目“SPOC对高职服装与服饰设计专业学生自主学习促进作用的研究”(2020ZJJGLX020)。
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针对低照度条件下传统图像增强算法存在的局部细节丢失、清晰度下降等问题,提出基于优化自适应校正的图像增强算法。利用小波阈值函数降低原始图像的噪声干扰,对经典伽马校正算法进行优化,将亮度分量区分块,并使滑动窗口具备中心位置自适应移动和半径可调功能;将原始图像的RGB模式转换为HSV模式以改善图像总体视觉舒适度;通过实时滑动调整窗口的位置及半径范围,使伽马值控制在最优范围,兼顾图像边缘和细节的增强,保留数字图像的局部信息。实验结果显示,本文算法的图像总体处理效果和局部细节增强效果良好,均值、信息熵和PSN
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