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1. 基于自适应特性二维经验模式分解的Retinex彩色图像增强
南栋 毕笃彦 许悦雷 何宜宝 汪云飞
计算机应用    2011, 31 (06): 1552-1555.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01552
摘要1357)      PDF (882KB)(541)    收藏
提出一种彩色图像自适应增强方法:将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解(ABEMD)估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma校正和Weber定律,并进行加权运算,基于全局特性自适应地调整S分量,并将图像从HSV色彩空间转化回RGB色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于MSR算法和Meylan的算法。
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2. 基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法
刘涛 张登福 何宜宝
计算机应用    2010, 30 (10): 2805-2807.  
摘要1459)      PDF (512KB)(994)    收藏
针对基于神经网络分割算法计算复杂、运算量大等问题,提出一种根据单焦距图像聚焦区域和失焦区域局部相对清晰度的不同进行区域分割的多聚焦图像融合算法。该算法有效结合了非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解中的多尺度、方向性、各向异性和平移不变性等特点,利用各方向高频分量的聚类来对低频分量进行分割、融合。实验表明该算法是一种有效的多聚焦图像融合方法。
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