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Anti-Distortion Image Contrast Enhancement Algorithm Based on Fuzzy Statistical Analysis of the Histogram Equalization

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.4 (2016.04)바로가기
  • 페이지
    pp.203-114
  • 저자
    Yao Nan, Wang KaiSheng, Cai Yue
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A273243

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In order to solve such problems as excessive enhancement and chessboard effect, difficult image brightness keeping and distortion in the image enhancement algorithm based on histogram equalization, an anti-distortion image contrast enhancement algorithm based on fuzzy statistics and sub-histogram equalization is proposed in this article. Specifically, the fuzzy set theory is introduced therein to convert the image into fuzzy matrix; then, by virtue of the membership function and the probability of the image gradation, the weighting function is embedded to construct the weighted fuzzy histogram calculation model; then, the mid-value of the initial image is adopted to divide the fuzzy histogram into two sub-histograms, and the corresponding cumulative density functions are defined, and the transformation models thereof are also constructed; then, the inverse transformation function is established to realize defuzzification and output the enhanced image. The experimental data show: compared with the present image enhancement algorithm based on histogram equalization, this algorithm can significantly eliminate excessive enhancement and noise amplification, thus to not only have better visual enhancement quality and anti-distortion performance, but also have maximum AIC (Average Information Contents) value and minimum NIQE (Natural Image Quality Evaluator) value.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Improved Histogram Equalization
 3. Algorithm Design
  3.1. Generation of Fuzzy Matrix
  3.2. Calculation of Fuzzy Histogram
  3.3. Histogram Division and Equalization
  3.4. Image Defuzzification
 4. Simulation Result and Analysis
  4.1. Image Enhancement Effect Comparison
  4.2. Objective Evaluation for Enhancement Quality
 5. Conclusion
 References

키워드

Weighting function Sub-histogram equalization Fuzzy histogram Cumulative density function

저자

  • Yao Nan [ Department of Jiangsu Electric Power Company Research Institute, NanJing Jiangsu, 211107, China ]
  • Wang KaiSheng [ Department of Wuxi Power Supply Company, Wuxi Jiangsu 214000, China ]
  • Cai Yue [ Department of Jiangsu Electric Power Company Research Institute, NanJing Jiangsu, 211107, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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