基于FCM 聚类的测量图像自适应平台直方图均衡算法
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Adaptive Platform Histogram Equalization Method for Measurement Image Based on FCM Clustering
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    摘要:

    针对测量图像平台直方图均衡算法中平台值选取困难的问题,基于C-值聚类(Fuzzy C-means clustering) 理论,提出一种自适应平台直方图均衡增强算法。该算法通过对图像直方图进行C-均值聚类,自适应地选择平台阈 值,能够在均衡图像的同时有效保持图像细节。实验证明:该算法对测量图像具有较好地增强效果,能够有效地抑 制图像的背景,突出目标细节。

    Abstract:

    Aiming at the problem that difficulty for platform value in measuring image platform histogram equalization, based on the Fuzzy C-means clustering, an adaptive platform histogram equalization enhancement algorithm was proposed. Threshold of the platform is selected adaptively with the algorithm that image histogram Fuzzy C-means clustering. The image can be balanced effectively and the image details can be preserved at the same time. Experimental results show that the measurement image enhancement of the algorithm is excellent and it can suppress the background of the image and highlight the details of the objectives effectively.

    参考文献
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    引证文献
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李晓冰.基于FCM 聚类的测量图像自适应平台直方图均衡算法[J].,2012,31(02):43-46.

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  • 收稿日期:2013-03-04
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