【摘 要】
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在一些特殊的应用场合,数字图像经常存在混合干扰和对比度弱等情况,导致图像处理难度升高。为更好的描述这些图像局部特征,改善信息分析的可用性,提出了基于模糊熵局部自适应增强算法。先利用改进的变分因子变换得到图像的显著特征,结合拟合能量进行局部分割。基于模糊理论,把图像视为模糊事件,将不同等级的灰度图像投影至相应的模糊域中,并依据直方图实现局部图像增强处理。通过模糊熵的引入,计算得到边缘熵与背景熵,从而
【机 构】
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上海师范大学天华学院,上海201815
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在一些特殊的应用场合,数字图像经常存在混合干扰和对比度弱等情况,导致图像处理难度升高。为更好的描述这些图像局部特征,改善信息分析的可用性,提出了基于模糊熵局部自适应增强算法。先利用改进的变分因子变换得到图像的显著特征,结合拟合能量进行局部分割。基于模糊理论,把图像视为模糊事件,将不同等级的灰度图像投影至相应的模糊域中,并依据直方图实现局部图像增强处理。通过模糊熵的引入,计算得到边缘熵与背景熵,从而确定目标图像边缘。仿真基于MATLAB,选择噪声和灰度特征较为显著的医学图像和遥感图像作为原始图像,通过
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