Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A novel image enhancement approach called entropy-based adaptive subhistogram equalization (EASHE) is put forward in this paper.
The proposed algorithm divides the histogram of input image into four segments based on the entropy value of the histogram, and the dynamic range of each subhistogram is adjusted.
A novel algorithm to adjust the probability density function of the gray level is proposed, which can adaptively control the degree of image enhancement.
Furthermore, the final contrast-enhanced image is obtained by equalizing each subhistogram independently.
The proposed algorithm is compared with some state-of-the-art HE-based algorithms.
The quantitative results for a public image database named CVG-UGR-Database are statistically analyzed.
The quantitative and visual assessments show that the proposed algorithm outperforms most of the existing contrast-enhancement algorithms.
The proposed method can make the contrast of image more effectively enhanced as well as the mean brightness and details well preserved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhuang, Liyun& Guan, Y.-P.. 2018. Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130678
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhuang, Liyun& Guan, Y.-P.. Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130678
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhuang, Liyun& Guan, Y.-P.. Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130678
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130678
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر