Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization

CONTENIDO PARA USUARIOS REGISTRADOS

Inicia sesión para disfrutar este recurso. Si aún no estás afiliado a BibloRed, haz clic en el botón.

Descripción: En este trabajo se propone un nuevo enfoque de mejora de imágenes denominado ecualización adaptativa de subhistogramas basada en la entropía (EASHE). El algoritmo propuesto divide el histograma de la imagen de entrada en cuatro segmentos basándose en el valor de la entropía del histograma, y se ajusta el rango dinámico de cada subhistograma. Se propone un nuevo algoritmo para ajustar la función de densidad de probabilidad del nivel de gris, que puede controlar de forma adaptativa el grado de mejora de la imagen. Además, la imagen final mejorada por contraste se obtiene ecualizando cada subhistograma de forma independiente. El algoritmo propuesto se compara con algunos algoritmos de última generación basados en HE. Se analizan estadísticamente los resultados cuantitativos para una base de datos de imágenes pública denominada CVG-UGR-Database. Las evaluaciones cuantitativas y visuales muestran que el algoritmo propuesto supera a la mayoría de los algoritmos de mejora del contraste existentes. El método propuesto puede mejorar el contraste de la imagen de forma más efectiva, así como preservar el brillo medio y los detalles.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Adaptive Image Enhancement Using Entropy-Based Subhistogram Equalization", -:Revista VirtualPRO,, 2018. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3879283/), el día 2025-06-12.

Información adicional