Image contrast enhancement using histogram equalization with maximum intensity coverage

资 源 简 介

Image contrast enhancement using histogram equalization with maximum intensity coverage

详 情 说 明

直方图均衡化是一种广泛使用的图像对比度增强技术，其核心思想是通过重新分配像素强度值来扩展图像的动态范围。传统方法虽然能有效提升整体对比度，但在处理过程中经常出现两个关键问题：细节丢失和视觉伪影。这主要是由于算法未能充分利用图像允许的强度范围，导致信息传达不充分。

本文提出的改进方案通过递归加权策略创新性地解决了这一局限。该方法在初始直方图均衡化结果的基础上，将原始输入图像与中间均衡化图像进行动态混合。混合过程持续迭代，直到图像的强度范围达到最大可能覆盖。其中关键的加权因子通过黄金分割搜索算法进行优化选择，这种方法结合了区间缩减的高效性和全局最优解保证。

实验验证表明，相比传统直方图均衡化，新方法在保持图像自然度的同时显著提升了暗区和高光区域的细节再现能力。尤其在彩色图像处理中，该方法通过独立处理各颜色通道并保持色度协调，有效避免了常见的人工着色伪影问题。这种最大化强度范围覆盖的策略为医学影像、卫星遥感等需要精确细节再现的应用场景提供了新的技术思路。