一种用于夜间图像增强的算法

为了提高夜间图像的清晰度,文中提出了一种适用于此类图像增强的新算法,其特点为： １） 将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,使得图中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用; ２） 经对各种函数的实际处理效果进行比较,提出了一个适合夜间图像增强的对比度变换函数。实践证明新方法在处理夜间图像时能得到比较理想的结果     

基于局部信息的图像增强方法研究

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。     

基于粒子群优化的红外图像增强方法

为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equalization,AHE)算法、限制对比度的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)相比,该算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标为所有对比算法中最优,PSNR、SSIM分别提升了约56. 97%和18. 01%,SSIM优化了约18. 01%。通过该改进算法来处理红外图像,可以显著提高图像对比度,使图像细节更丰富,视觉效果得到很大改善。     

一种改进的处理雾天降质图像的增强算法

子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)用于雾天图像增强时,因为输出的图像亮度不可调整,致使有的图像处理后整体偏暗,部分细节不够清晰,为此,该文以POSHE为基础,利用抛物线直方图均衡化方法,实现雾天图像增强.实验表明该方法在对雾天降质图像处理时,可以达到局部细节清晰化和全局对比度增强的效果,并且亮度可方便调整.     

模糊逻辑在图像增强算法中的研究及应用

提出了基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法,通过图像模糊化、提取纹理信息和纹理信息模糊化、定义局部对比度、根据全局和局部信息来进行对比度的变换等措施,提高了增强算法的效果.测试结果表明该算法能很好地增强图像的边缘等细节信息,同时避免放大噪声和过增强的出现.     

基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法简

为了解决当前图像增强算法在增强图像对比度的同时不能很好保留图像亮度的不足,提出了基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法.首先,定义模糊统计方法,完成模糊直方图计算,获得图像的模糊直方图;其次,设计模糊直方图的导数模型,计算直方图的分割阈值;然后,利用阈值将直方图分割为多个子直方图;再通过强度因子控制子直方图均衡化的上、下约束值;最后,在限定范围内对每个子直方图进行均衡化,使其在增强对比度的同时也能够保持图像的亮度.仿真实验表明:与当前图像增强算法相比,所提算法能兼顾平均亮度保持和对比度增强度,更好地保留图像的丰富结构信息和特征.     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法

为了解决当前图像增强算法在增强图像对比度的同时不能很好保留图像亮度的不足,提出了基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法.首先,定义模糊统计方法,完成模糊直方图计算,获得图像的模糊直方图;其次,设计模糊直方图的导数模型,计算直方图的分割阈值;然后,利用阈值将直方图分割为多个子直方图;再通过强度因子控制子直方图均衡化的上、下约束值;最后,在限定范围内对每个子直方图进行均衡化,使其在增强对比度的同时也能够保持图像的亮度.仿真实验表明:与当前图像增强算法相比,所提算法能兼顾平均亮度保持和对比度增强度,更好地保留图像的丰富结构信息和特征.     

X线医学图像的对比度增强方法与实现

在分析了直方图均衡化、规定化和局部对比度增强三种图像增强方法的基础上,将直方图规定化和局部对比度增强方法相结合,对X线医学图像进行增强处理．实验结果表明该方法的增强效果优于直方图均衡化、规定化处理方法的增强效果,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节．     

基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

基于CLAHE的X射线行李图像增强

提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)的X射线行李图像增强算法.首先使用一种背景区域快速填充方法降低背景噪声的干扰,然后采用CLAHE技术增强图像的对比度,最后采用一套组合锐化方案增强图像的细节.实验结果表明,使用所提方法能够快速有效地增强X射线行李图像的对比度,突出行李物品的细节.     

基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法

针对传统基于多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 进行图像增强时未考虑亮度分量和局部对比度, 导致图像增强未达到最佳尺度值, 获取的增强图像存在失真、 带有雾膜的问题, 提出一种基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法. 首先采用高斯环境函数 对3种灰度图像实施卷积并进行灰度纠正, 将3种纠正灰度后的图像合并, 获取初步单幅彩色图像增强结果; 然后改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 增强单幅彩色图像像素的平均亮度; 最后通过非线性函数对亮度增强后的彩色图像实施局部对比度增强处理, 用线性调整方法恢复局部对比度增强后的图像颜色, 以获取最佳单幅彩色图像的图像增强结果. 实验结果表明, 该算法可获得亮度和对比度均较好的单幅彩色图像增强结果.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

基于直方图均衡与小波变换的超声图像增强

针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。直方图均衡可以使图像灰度分布接近均匀,提高图像对比度,但图像的信息量会有一定程度的损失。本算法首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理,使图像灰度分布更加均匀,损失的信息熵也得到很大提高。通过多幅的超声图像的实验结果证明,该算法效果明显,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留。该算法对于超声图像临床视觉检查,以及图像目标识别、组织分割等都有很大好处。     

基于分段常数直方图模型的亮度保持图像增强

提出了一种新的精确亮度保持对比度增强算法。将目标直方图显式描述为分段常数模型,然后通过亮度保持约束和其他准则确定模型参数,最后应用直方图规定化完成图像增强。实验结果表明,算法在亮度精确保持的同时能够达到较好的图像增强效果。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。