Abstract-Contrast förbättring har en viktig roll i bildbehandling applikationer. Konventionella metoder för att förbättra kontrasten antingen misslyckas ofta med att ge tillfredsställande resultat för en mängd olika bilder med låg kontrast, eller kan inte automatiskt tillämpas på olika bilder, eftersom deras parametrar måste anges manuellt för att ge ett tillfredsställande resultat för en given bild. I detta dokument beskrivs en ny automatisk metod för kontrastförstärkning. Den grundläggande proceduren är att först gruppera histogramkomponenterna i en lågkontrastbild i ett lämpligt antal bins enligt ett valt kriterium, sedan omfördela dessa bins jämnt över gråskalan, och slutligen omgruppera de tidigare grupperade grå-nivåer. Följaktligen kallas denna nya teknik för grånivågruppering (GLG). GLG producerar inte bara resultat som är överlägsna konventionella kontrastförbättringstekniker, utan är också helt automatisk under de flesta omständigheter, och är tillämplig på ett brett utbud av bilder. En utvidgning av GLG, selektiv GLG (SGL) och dess variationer kommer att diskuteras i del II i detta dokument. SGLG grupperar selektivt och omgrupperar histogramkomponenter för att uppnå specifika användningsändamål, såsom att eliminera bakgrundsbuller, förbättra ett specifikt segment av histogrammet och så vidare. Utvidgningen av GLG till färgbilder kommer också att diskuteras i del II.
T HANS är del II av tidningen, "Gray-Level Grouping (GLG): en automatisk metod för optimerad bildkontrastförbättring" REF.
Gray-level grouping (GLG): an automatic method for optimized image contrast Enhancement-part I: the basic method
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}