RMSHE算法（recursive mean-separate histogram equalization）

资 源 简 介

RMSHE算法（recursive mean-separate histogram equalization）。基本原理是将图像根据平均灰度进行分割，各部分分别进行直方图均衡。文件中包含RMSHE的matlab源代码，论文，以及输入图像

详 情 说 明

RMSHE算法（recursive mean-separate histogram equalization）。基本原理是将图像根据平均灰度进行分割，各部分分别进行直方图均衡。该算法的主要目的是提高图像的对比度和视觉效果。具体而言，RMSHE算法通过反复迭代的方式，将图像划分为多个区域，并对每个区域的灰度进行直方图均衡化操作。这样做的好处是可以更好地保留图像的细节和纹理信息，使图像看起来更加清晰和生动。此外，该算法还包含了一些其他的处理步骤，如图像预处理和后处理，以进一步增强图像的质量。文件中除了包含RMSHE的matlab源代码、论文和输入图像外，还有对算法实现的详细说明和示例结果，以帮助读者更好地理解和应用该算法。