基于拉普拉斯金字塔的图像细节增强

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拉普拉斯金字塔被广泛地运用于到多尺度的图像分解和图像分析中,但由于拉普拉斯金字塔的构成是在高斯金字塔的基础上演变而来的,它被认为是不适合于应用到边缘保持平滑的感知操作中。为了解决这些问题,许多方法已被提出。虽然这些方法被证明是成功的,但他们常伴有较高的计算成本或是需要后期处理。我们算法是运用边缘像素值来区分大型边缘上的小规模细节。在这个结果的基础上,我们提出了一套图像过滤器,以实现图像的细节增强,我们做法的优势是算法的简单性和灵活性,并且不会降低边或引进光晕。
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