实现了CMA和MCMA盲均衡算法，并利用16QAM进行演示

林贵华-南京理工.pdf

直方图均衡化 　　图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 　　直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 　　缺点： 　　1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 　　2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。

这里详细的仿真描述了信号在有无均衡的作用下的好处与效果，是一份很好的资源

区域教育一体化均衡发展解决方案

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度 采用蚂蚁算法实现均衡的调度算法研究

采用LMS算法，CM算法以及CM加判决反馈算法实现自适应均衡，画不同算法下的收敛曲线，里面有完整结果分析以及代码

图像的直方图均衡、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化的matlab代码。包括测试图像和代码处理结果图。对数字图像处理教材例子复现。

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