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Adaptive image enhancement algorithm based on fuzzy entropy and human visual characteristics

Journal of Systems Engineering and Electronics 2018年第5期29卷 1079-1088页

作者： WANG Baoping MA Jianjun HAN Zhaoxuan ZHANG Yan FANG Yang GE Yimeng National Key Laboratory of Science and Technology on UAV Northwestern Polytechnical University School of Electronics and Information Northwestern Polytechnical University

To overcome the shortcomings of the Lee image enhancement algorithm and its improvement based on the logarithmic image processing(LIP) model, this paper proposes what we believe to be an effective image enhancement algorithm. This algorithm introduces fuzzy entropy, makes full use of neighborhood information, fuzzy information and human visual *** enhance an image, this paper first carries out the reasonable fuzzy-3 partition of its histogram into the dark region, intermediate region and bright region. It then extracts the statistical characteristics of the three regions and adaptively selects the parameter αaccording to the statistical characteristics of the image’s gray-scale values. It also adds a useful nonlinear transform, thus increasing the ubiquity of the algorithm. Finally, the causes for the gray-scale value overcorrection that occurs in the traditional image enhancement algorithms are analyzed and their solutions are *** simulation results show that our image enhancement algorithm can effectively suppress the noise of an image, enhance its contrast and visual effect, sharpen its edge and adjust its dynamic range.

关键词： image enhancement fuzzy entropy fuzzy partition logarithmic image processing(LIP) model human visual characteristic statistical characteristic

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