【摘 要】
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图像增强技术是数字图像处理中的一项基本技术，是图像处理系统中预处理部分的重要一环。数字图像增强的结果直接影响到图像的高级处理和解译。 本文在分析、总结现有图像增
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图像增强技术是数字图像处理中的一项基本技术，是图像处理系统中预处理部分的重要一环。数字图像增强的结果直接影响到图像的高级处理和解译。 本文在分析、总结现有图像增强技术的基础上，提出了两种新的图像增强算法：一是基于人类视觉的图像增强方法，它将人类视觉特性与J.S.Lee的局部统计性图像增强方法相结合，是对局部统计性图像增强方法的改进；二是基于遗传算法的图像增强方法，利用遗传算法的寻优特性，结合已有的图像参数模型，找出控制图像质量的参数，采用遗传算法进行参数优化，最终达到信噪比(SNR)或其他评价准则意义下的最优。优化的准则选取图像的SNR或其他客观评价函数，SNR越高，认为图像质量越好。 两种方法的共同之处在于：利用图像局部信息，克服了对每个像素采用相同尺度变换处理带来的缺点，最终得到了良好的增强图像。 不同之处在于：前者结合人类视觉特性，对于处理后的图像主要从主观视觉角度评价；而后者则采用在与传统方法处理结果比较的基础上，进一步比较它们的边缘图像，在达到客观评价准则意义下最优的同时尽可能多的保持图像边缘位置和细节信息。前者是改进，后者则有所创新。 无论从主观分析还是从客观判断来说，实验结果都表明了本文方法对于图像的增强是有效且可行的。
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