基于灰度聚类算法的红外图像增强研究

陈国群; 付冬梅

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根据红外灰度图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的图像增强的新算法.该算法首先根据具体图像确定K值,其次对红外图像的辐射温度数据进行统计学习,把不同温度值按升序排列,然后按等差原则选取温度值作为初始聚类中心,再依据初始聚类中心采用K-均值聚类算法对温度进行聚类,最后由聚类结果对图像进行自适应增强.通过对红外灰度图像进行实验,得到了满意的结果: 对比直方图均衡,具有更丰富的图像细节信息和层次感,视觉效果更好.

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来源
《应用光学》 |2007年第2期|142-145|共4页
作者
陈国群; 付冬梅;
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作者单位

北京科技大学;

信息工程学院;

北京;

100083;

北京科技大学;

信息工程学院;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信;
关键词
红外图像; 图像增强; K-均值聚类; 直方图均衡化;

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