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本发明公开了一种基于分数阶微分图像增强算法的最佳阶图像增强方法，包括：计算图像的梯度、信息熵、图像亮度和人眼感觉亮度、人眼对比度敏感度函数，以判断图像的特点；对图像的梯度、信息熵、图像亮度和人眼感觉亮度、人眼对比度敏感度函数进行归一化计算，得到值S；将表征图像纹理信息、亮度、人眼视觉感觉的数值S放入对数压缩曲线进行压缩，得到对应的最佳分阶数；在图像的分数阶微分算法中使用最佳分阶数，实现自适应图像增强。本发明通过构造出能够表征图像特点的归一化局部统计信息，建立了分阶数与归一化局部统计信息的函数关系，以归一化局部信息为自变量根据对数函数求出最佳分阶数的分数阶微分算法，进行图像增强。

本发明公开了一种基于LAB模型下增强彩色图像对比度的方法，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：将RGB图像I转换至LAB空间，计算亮度通道图像L的直方图H(i)，计算p≥p0对应的h0，记录H(i)的灰度值，依次找出其灰度值在图像L上的位置坐标，计算LAB模式下颜色通道图像A和B的直方图，将LAB模式下的新的亮度通道和图像、颜色通道输出图像。本发明对于动态范围比较小的低对比度图像，利用本方法增强的图像效果特别明显，而且对雾天图像具有一定去雾效果，由于对比度、颜色饱和度参数可调，本方法可用于图像处理软件及视频显示终端设备，用于改善图像可视范围，提高视觉效果。