histogram equalization using MMBEBHE image processing

资 源 简 介

histogram equalization using MMBEBHE image processing

详 情 说 明

直方图均衡化是一种经典的图像增强技术，用于改善图像的对比度。在传统的直方图均衡化方法中，全局调整可能会导致某些区域过亮或过暗，甚至丢失细节。MMBEBHE（Modified Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram Equalization，改进的最小均值亮度误差双直方图均衡化）是一种改进的算法，旨在克服这些问题。

MMBEBHE 的核心思想是： 图像分割：将输入图像的直方图分成两部分（高亮区域和低亮区域），通常基于均值亮度或最佳分割阈值。 独立均衡化：对两个子直方图分别进行均衡化处理，避免全局调整带来的亮度偏移问题。 亮度保持：通过优化分割点，最小化处理前后的平均亮度差异，确保图像的视觉效果更加自然。

相比于传统方法，MMBEBHE 能更好地保持图像的整体亮度，同时增强局部对比度，适用于医学影像、监控摄像头等对亮度一致性要求较高的场景。该算法的改进版本可能还会结合自适应阈值或加权优化，以进一步提升图像质量。