【摘 要】
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直方图规定化可以将图像的直方图转化为需要的形状，有目的地增加某个灰度区间的图像，使用户获得感兴趣的信息。本文介绍了直方图规定化的两种经典的实现算法：单映射规则（SML）和组
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直方图规定化可以将图像的直方图转化为需要的形状，有目的地增加某个灰度区间的图像，使用户获得感兴趣的信息。本文介绍了直方图规定化的两种经典的实现算法：单映射规则（SML）和组映射规则（GML）的基本原理，并应用这两种算法对实例图像进行规定化处理和比较分析，证明了GML相对于SML的优越性。仿真结果表明，本文所实现的GML算法改进了以往算法中规定化后图像的灰度级与规定直方图的灰度级不能完全近似的问题。
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