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DSA系统中的图像增强算法研究的中期报告 本次研究旨在探讨DSA系统中的图像增强算法，已完成的工作包括算法调研、实验数据采集、算法设计和实验结果分析。 首先，在算法调研阶段，我们对常用的DSA系统中的图像增强算法进行了调研，包括直方图均衡化、CLAHE、Retinex算法等。通过对比分析不同算法的优缺点，我们选择了CLAHE算法作为本次研究的重点研究对象。CLAHE算法相比于其他算法，具有较好的效果和实用性，并且算法复杂度相对较低。 其次，为了验证CLAHE算法在DSA系统中的效果，我们采集了不同光照条件下的车牌图像。通过采用CLAHE算法对这些图像进行增强处理，我们得出了CLAHE算法在提升DSA系统识别率方面的显著效果。经实验验证，CLAHE算法可以有效地增强车牌图像的对比度和图像质量，改善图像中的噪声、模糊和其他的不良影响，提高了DSA系统的识别准确率。 最后，我们进行了实验结果分析。我们将DSA系统在未采用CLAHE算法前和采用CLAHE算法后的识别准确率进行了对比分析，发现CLAHE算法的识别率有着较大的提升。此外，我们还分析了CLAHE算法在不同光照条件下的图像增强效果，发现CLAHE算法适用于多种光照条件下的DSA系统，具有较好的稳定性。 综上所述，我们通过本次研究得出了CLAHE算法在DSA系统图像增强中的重要作用，并且有望为DSA系统提供更高的识别准确率和更好的用户体验。未来，我们将进一步探究CLAHE算法在DSA系统中的应用和改进，致力于为DSA系统提供更加优质的服务。