1、“.....且操作相对简单。常见的图像增强方法包括噪声去除图像锐化几何畸变校正灰度变换直方图均衡化频域滤波等。根据处理图片的空间不同，我们将图像增强分为两类频率域图像增强以及空间域图像增强。浅析灰度图像的直方图浅析灰度图像的直方图均衡化处理论文原稿包括传统直方图均衡化算法基于图像均值分割的亮度均值稳定性的直方图均衡化算法等面积的双子图像直方图均衡化算法算法和算法算法等等。关键词图像增强直方图均衡化自适应动态峰值剪切中，由于光源等问题的影响......”。

2、“.....为了使这类图像的质量提高，视觉效果进行改善，需要对图片进行增强处理。图像增强是图像处理的方法之，且操作相对简单。常见的图像增强方法包括噪声去除图像峰值剪切直方图均衡化算法。自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法的步骤如图所示在该算法中，结合了多子直方图均衡化以及剪切直方图均衡化的优势，确保了图像处理前后灰度均值的稳定性。灰度图像的直方图均衡化算法灰为了使得直方图均衡化算法的实际应用效果更加出色，不少学者选择了多子图像的直方图均衡化处理方式......”。

3、“.....还有部分学者通过对每个分割区间直方图的峰值进行切割来尽大学，张铮，王艳平，薛桂香数字图像处理与机器视觉北京人民邮电出版社，。自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法在传统的直方图均衡化处理中存在导致些退化效应，如灰度图像部分出现过度增强和光晕。相关学者提出，结果分析与对比本算法与算法算法算法算法以及算法的处理结果进行了对比，发现本算法下的图像增强效果更好，比其他图像的处理结果更加柔和，轮廓更加清晰......”。

4、“.....剪切直方图为了使灰度图像在处理后的灰度均值的稳定性得到保证，避免灰度图像中的像素点的过分集中，从而导致的图像部分区域的过度增强现象，我们还需要对每个区间的直方侧极小值点差异不大的情况，所以为了优化图像的增强效果需要去除这些点，得到我们的最佳分割点，我们设置了以下条件在上式中，表示的是区间极小值点的像素个数，代表灰度区间的大小......”。

5、“.....所以可以通过对加强灰度图像处理前后的灰度均值稳定性来解决该问题。浅析灰度图像的直方图均衡化处理论文原稿。，证明了其对于灰度图像增强处理上的优越性。相关实验也同样证明了该算法能够有效避免图像处理过程中的退化效应的发生。参考文献朱遵尚图像增强技术研究国防科学技术大学，郭晓婷低照度图像增强算法的研究华南理。在获得局部最大值上......”。

6、“.....为了方便对局部极值的寻找，我们有以下规定表示的是对级灰度值的标号，针对直方图均衡化传统方法处理的些缺陷与局限性导致的灰度图像在增强处理时退化效应的出现文本主要介绍了自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法，通过对输入的灰度图像直方图进行分割灰度区间映射剪切等处理过程的介绍进行处理。图像均衡化处理直方图在经过区间分割以及剪切峰值操作处理后，要对每个区间的子图像进行独立的直方图均衡化操作......”。

7、“.....实验值，其可以调节去除虚假极值点的强度。映射区间的动态划分为了更好的处理灰度图像，我们需要参照上文得到的分割值分割灰度区间。但是在分区中，通常会出现个像素区间较大的情况，所以我们需要参照分割区间的范围大而是级灰度值上的像素个数。上面式子的算法意义是比较级与级的，若级大于等于级，则标号级为，否则。这样我们就比较容易通过定义个对则来对满足条件的极值进行寻找了......”。

8、“.....相关学者提出，直方图均衡化处理的退化效应的原因在于在对图像进行均衡化处理时灰度图像的灰度均值被搬移导致的，所以可以通过对加强灰度图像处理前后的灰度均值稳定性来解决该问域的过分增强。这两种思路取得了定的效果，但是由于算法本身是具有局限性的，所以仍需要寻求其他算法来使灰度图像的增强处理结果更加理想。本文提出了自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法。自适应动态峰值剪切直方图均衡化处理论文原稿......”。

9、“.....目的在于对整体或者局部的反差程度进行调节，从而使图像质量得以提高。为了使得直方图均衡化算法的实际应用效果更加出色分类号文献标识码文章编号图像增强在拍摄图像的过程中，由于光源等问题的影响，图像质量很肯能受到影响而偏低。为了使这类图像的质量提高，视觉效果进行改善，需要对图片进行增强处理。图像增强是图像处理的方法之化几何畸变校正灰度变换直方图均衡化频域滤波等。根据处理图片的空间不同，我们将图像增强分为两类频率域图像增强以及空间域图像增强......”。