【摘 要】
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为了精确提取图像的细节特征,改善图像增强的效果,该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素,并进行top-hat变换,分解了图像不同方
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室,仪器科学与动态测试教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071192,61271357,61171178);山西省自然科学基金(2009011020-2);山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助项目;山西省国际合作项目(2013081035);山西省研究生优秀创新项目(20123098)资助课题
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为了精确提取图像的细节特征,改善图像增强的效果,该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素,并进行top-hat变换,分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想,实现了根据图像的局部灰度特性,动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中,根据提取到的细节的结构化特征,构造相应的自适应增益函数,从而实现图像的自适应增强。实验结果表明,该算法能较好地利用图像的自相关性,比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息
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