基于局部梯度和复杂度的反锐化掩膜法

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分析了反锐化掩膜法的增强问题,针对传统算法的噪声敏感,易在强边缘处过冲,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足的缺陷,提出了一种改进的基于灰度变化强度和频率的自适应图像增强算法。利用非线性形态学重构滤波器获得模糊化图像。打破了传统算法中仅依赖图像灰度变化强度定义权重函数的思想。对于图像灰度剧变区和级别丰富区,根据局部梯度和局部复杂度共同组建新的增益函数,动态调整图像边缘和微小细节部分的权值,提升细节特征的表现力。实验结果表明,该算法能更好地利用图像的相关信息,比传统算法能更有效地锐化细节,保持较高的清晰
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