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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.8
- 수록면
- 493 - 496 (4page)
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We present a refinement of histogram equalization using neighborhood metrics with a general framework which orders pixels based on a sequence of sorting functions which uses both global and local information to remap the image greylevels. We designed a novel sorting key with the suggestion of using the original image greylevel as the primary key and a neighborhood voting metric as the secondary key and the novel contrast difference metrics as the third key. We find that our method can provide an improvement in contrast enhancement, can be very flatter histogram. versus global Histogram Equalization (HE) and Histogram equalization with neighborhood metrics (HENM), while avoiding undesirable over-enhancement that can occur with local histogram equalization (LHE) and other methods.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATIVE WORK
3. RESEARCH METHOD
4. RESULT
5. CONCLUSION
6. REFERENCE
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