【摘 要】
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探讨基于小波分析的图像 UM 自适应增强处理算法.并结合对人眼视觉特性模型的分析.将图像小波分解基础上的 UM 算法与视觉模型结合.采用具有3×3像素框架的拉普拉斯卷积核 g(·)作为线性高通滤波器的输出来度量图像的局域动态特性.保证自适应框架比较器的输出是最优的.视觉特性参数的调节是以 MTF 为目标函数.对图像重构分最进行二次处理,从而得到更符合人眼视觉特性的图像增强效果.
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探讨基于小波分析的图像 UM 自适应增强处理算法.并结合对人眼视觉特性模型的分析.将图像小波分解基础上的 UM 算法与视觉模型结合.采用具有3×3像素框架的拉普拉斯卷积核 g(·)作为线性高通滤波器的输出来度量图像的局域动态特性.保证自适应框架比较器的输出是最优的.视觉特性参数的调节是以 MTF 为目标函数.对图像重构分最进行二次处理,从而得到更符合人眼视觉特性的图像增强效果.
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