【摘 要】
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为了研究基于人类视觉系统特性（亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性）的仿生图像处理方法，增强仿生图像增强算法的自适应性，提出了一种新的自适应仿生图像增强算
【机 构】
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中国科学院半导体研究所神经网络实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究项目(90920013)
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为了研究基于人类视觉系统特性（亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性）的仿生图像处理方法，增强仿生图像增强算法的自适应性，提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法．LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整，然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强，引入Wal-1is算子建立增益因子模型，使局部细节增强具有自适应性，最后通过线性变换恢复图像彩色信息．在大量图像上进行对比实验和分析．实验结果证明，LDRF算法能够避免过增强现象，并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适
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