mean shift方式增强图像对比度

资 源 简 介

mean shift方式增强图像对比度

详 情 说 明

Mean Shift算法是一种基于密度梯度的非参数聚类方法，最初用于模式识别和图像分割。在图像对比度增强的应用中，它的核心思想是通过迭代计算像素点邻域内的均值漂移向量，将相似像素值向局部密度最大处聚集，从而拉伸不同特征区域之间的灰度差异。

在MATLAB7.0的实现中，首先需要定义核函数（如高斯核）和带宽参数，这两个参数直接影响像素值的聚类范围。算法遍历图像每个像素，以其为中心选取窗口，计算窗口内像素的加权均值，并通过反复迭代使像素值向密度更高的区域移动。这种动态调整过程能够保留边缘信息，同时增强明暗区域的区分度。

与传统直方图均衡化相比，Mean Shift增强的优势在于：1）避免过度增强噪声；2）自适应局部特征，防止整体过曝或欠曝；3）通过调节带宽可控制增强的粒度。该方法尤其适用于光照不均或低对比度的医学影像、遥感图像等场景。