研究目的
基于直方图修改或模糊逻辑评估各种图像增强技术的性能。
研究成果
基于实验室和边缘保持的模糊图像增强（LEFM）在直方图均衡化（HE）、自适应直方图均衡化（AHE）和基于模糊的图像增强方法中取得了最佳效果。该方法采用与设备无关的L*a*b*色彩空间，并集成了边缘保持平滑算法，在增强图像的同时保留其边缘。
研究不足
基于模糊的方法仅适用于低对比度和低亮度图像，并存在边缘退化问题。该方法中的K值是固定的。
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图像增强技术的性能评估
DOI：10.14257/ijsip.2015.8.8.27
期刊：International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
出版年份：2015
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
彩色图像增强是一种通过提升图像感知信息来获取更多图像内容和细节的过程。该方法基于原始数据改善图像的主观质量。本文重点评估多种图像增强技术的性能，这些技术要么基于直方图修改，要么基于模糊逻辑。采用对比度改善指数（CII）和Tenengrad测度这两个定量指标进行技术比较。结果表明，基于Lab色彩空间和边缘保持的模糊图像增强（LEFM）方法效果最佳。
作者：
Shruti Puniani，Sankalap Arora
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