基于非锐化掩模与Beta变换的图像增强研究

摘要

针对现有对比度变换图像增强方法细节处理不足,经典穷举法和各种生物智能优化算法求取非完全Beta函数参数存在算法效率不高、易陷入局部最优的缺陷,提出一种利用非锐化掩膜局部细节提升能力和Beta变换全局对比度拉伸能力,简便快速且细节丰富的图像增强方法.使用不同灰度分布图进行仿真实验,结果表明该算法得到的增强图像直方图分布均匀、细节丰富且过渡自然平缓,算法效率高.