基于色彩校正与暗通道先验算法的水下图像增强方法

针对水下图像色彩失真及对比度低的问题,提出一种基于色彩校正与暗通道先验的水下图像增强方法。在处理色偏问题时,以蓝通道为基准计算通道标准比,对水下图像的红、绿通道进行补偿,丰富图像色彩;针对水下图像对比度较低的问题,利用基于超像素的暗通道先验(DCP)方法对校正后的水下图像进行增强。用水下海珍品目标检测数据集图像进行了实验,并与6种先进的水下图像增强方法进行了性能比较。实验结果表明,本算法在色彩校正与对比度提升的综合效果上优于其他增强算法且拥有更好的视觉效果。     

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.     

改进U-Net网络的水下图像增强

为解决现有水下图像增强方法对水下图像特征提取能力不足而导致的模型通用性不足的问题,本文提出一种改进U-Net网络用于水下图像增强。首先,提出用生成对抗网络拟合一个新的水下退化模型,再用无水深度图像经过生成对抗网络合成对应的水下图像,从而建立水下数据集。然后,提出一种改进的U-Net网络充分提取水下图像特征,自适应地学习水下图像到无水图像的映射关系。在3种不同类型的数据集上对本文所提出的算法与其他具有代表性的增强方法进行对比验证,结果表明,本文提出的算法能够对不同场景下的水下图像进行颜色校正,提高了图像的清晰度和对比度。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

基于多通道均衡化的水下彩色图像增强算法

针对水下环境存在的颜色衰减和散射效应导致水下图像颜色严重失真的问题,提出一种多通道均衡化的水下图像增强算法.首先,对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对亮度分量利用McCann Retinex算法在四个方向(纵横)进行比较、实现增强,并根据图像全局亮度信息进行照度增强;最后,将图像重新转换到RGB(红-绿-蓝)空间,计算各通道的累积分布函数,对密集部分进行拉伸处理,达到颜色均衡的效果.针对多幅水下彩色图像进行增强对比实验,结果表明:通过该方法得到的增强图像颜色失真程度减弱,图像对比度和清晰度显著提高,色彩更加鲜艳;该算法在改善水下图像照度信息的同时,保留了饱和度和色度信息,解决了水下图像增强的颜色失真问题,使水下图像具有较高的对比度和清晰度.     

一种具有亮度补偿和背景融合的图像增强算法研究

分析了图像增强的类型和评价标准,提出了一种基于亮度补偿和背景融合的图像增强算法,此算法与原始的夜间图像增强算法相比,提高了图像像素的亮度,从而达到图像清晰的目的。此算法也能提高熵和对比度,更好的保证了亮度和信息量的获取。通过评价标准的综合评价及实验结果的验证,文中的算法获得了良好的效果。     

基于结构信息相似度的线性投影灰度化算法

针对彩色图像灰度化过程中易丢失结构信息的问题, 提出一种基于结构信息相似度的灰度化算法. 首先在RGB色彩空间利用像素平均值和标准偏差值构造一幅对比图, 以保持彩色图像的对比度和亮度信息； 然后利用结构信息相似度评价指标衡量RGB通道图像与对比图间的相似程度； 最后将通道结构信息相似度值作为全局加权映射函数中的权重值, 获得最终的灰度图像. 该算法有效解决了其他典型灰度化算法中需求解目标函数, 导致算法复杂度高、 图像结构信息不自然的缺陷. 对Cadik和CSDD图像集的实验结果表明, 该算法优于一些已有典型灰度化算法, 能有效保留原始图像的对比度和结构信息, 可提高计算效率, 且输出的灰度化图像视觉感知自然, 主客观评价结果均较优.     

基于引导图像滤波器的水下图像清晰化算法

水下图像降质主要受水体中光的前后向散射、光波衰减、水中浮游生物以及水下光照不均匀等的影响.针对传统的水下图像采集器所获取的水下图像存在光照不均匀、纹理细节模糊及对比度低等问题,建立了一种新的水下图像光学成像模型,并提出一种基于引导图像滤波器的水下图像增强算法.根据水下光线的传播特性,充分利用双边图像滤波器的平滑保边特性以估计散射光和图像局域对比度,同时考虑不同波长在水下传输的特性,得到更加准确的水下图像增强模型,然后依据此模型复原清晰图像,并对复原图像进行校正处理.结果表明,该算法能克服光照不均匀等困难,对水下图像进行实时处理,有效地提高了图像的清晰度,且该方法已成功应用于深海观测系统.     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

基于Retinex理论的电子内镜图像增强算法

为解决电子内镜图像亮度较暗、光照不均匀和对比度较低的实际问题,提出一种基于Retinex理论的电子内镜血管图像增强算法.算法基于图像差分L₁、L₂范数的特性和对光照进行纹理抑制的实际需求,建立Retinex理论的优化表达式;使用变分法进行求解以获取图像的光照分量与反射分量,分别进行光照矫正和细节拉伸;使用改进的对数直方图均衡调整图像颜色通道比例,提高血管图像的对比度.Matlab测试实验表明,该算法能较好增强电子内镜图像,与同类型算法相比,各评价参数有不同程度提高,具有一定的实际应用价值.      

基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法

沙尘天气的日益增多严重影响了获取图像的质量,相对于晴朗天气下获取的图像,沙尘图像存在清晰度和亮度偏低、色调偏黄等低质图像特点,已有的图像增强算法并不能完全解决这些问题.针对上述问题,提出了一种基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法.首先,利用伽马校正解决由于固体颗粒导致图像亮度偏低的问题;其次,通过动态阈值法校正沙尘图像色调偏黄的问题;最后,利用所提改进去雾算法提高图像的对比度.实验对比结果表明,所提算法利用多个特征增强不同程度的沙尘图像,保留较多的图像细节,校正图像的色偏问题,大幅度提高了图像的对比度,对沙尘图像增强效果明显.     

傣文贝叶经的图像增强与二值化方法研究

为了解决贝叶经图像背景不均匀及字符与背景颜色对比度较低给其二值化带来的困难,提出一种图像增强与Sauvola算法相结合的方法.首先使用同态滤波处理贝叶经图像背景不均匀的现象,然后使用灰度线性变换对其进行对比度增强,最后再使用Sauvola算法对贝叶经图像进行二值化.实验结果表明,同态滤波、灰度线性变换与Sauvola算法相结合的方法有效地解决了贝叶经图像背景不均匀和低对比度的问题,得到了清晰的二值化结果,适合于贝叶经图像的图像增强与二值化.     

基于暗通道的沙尘图像增强算法

针对沙尘图像存在色差以及图像增强后沙尘图像在明亮区域易出现光晕等问题, 提出一种新的基于暗通道的沙尘图像增强算法. 首先通过在Lab色彩空间用灰度世界算法调整色差, 有效避免图像出现色彩失真现象; 然后利用伽马校正函数和暗通道去雾算法, 避免图像出现噪声、 色彩过度增强和光晕等现象; 最后将亮度补偿后的图像与对比度增强后的图像进行加权融合, 进一步提高图像的可见度, 使图像细节更清晰可见. 实验结果表明, 该方法提高了沙尘图像的清晰度和亮度, 可得到质量更高的沙尘图像.     

一种改进的暗通道先验水下彩色图像复原算法

为了解决光在水下传播过程中能量散射和衰减所导致水下图像对比度较低、纹理细节模糊和颜色失真等问题,提出一种改进暗通道先验水下彩色图像复原算法,根据水下光线传播特性建立水下图像成像模型,将水下图像的去模糊和颜色校正相结合,应用改进的暗通道先验算法提高水下彩色图像的对比度,再通过白平衡颜色复原方法处理水下彩色图像,实现水下彩色图像的颜色校正.实验结果表明,本文算法能够提高水下彩色图像的对比度,有效恢复水下图像的颜色.     

一种可见光图像增强算法的FPGA实现

该文介绍一种可见光图像增强算法的FPGA实现方法,该方法针对雾霾天气或低对比度天气等条件下图像灰度分布范围窄的问题,利用图像处理系统中FPGA组件实现图像增强。视频图像数据流通过专用的接口芯片转换后传输给FPGA,FPGA内部程序通过时钟控制、图像缓存完成灰度信息统计和图像灰度拉伸,同时,多模块并行处理数据完成图像数据采集和图像数据处理,实时实现图像的增强,达到雾霾天气条件下提升可见摄像机作用距离和目标识别能力的目的。     

具有水样采集功能的观测型水下机器人的设计

为改善现阶段渔业养殖、 水下环境监测、 水质检测等领域人员作业困难、 效率低下的问题, 设计了一款具有水样采集功能的观测型水下机器人, 该设计搭载了传感器和水样采集装置采集水体环境信息。 首先进行了水样采集实验, 验证其运动能力和水样采集能力。 然后针对自然水域采集的图像, 采取动态阈值白平衡的方法, 去除光源强度和色偏的影响。 最后使用对比度拉伸、 直方图均衡、 限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE:Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)3 种算法进行图像增强, 选取对比度、 信息熵和平均梯度进行像质评价。 实验结果表明, 该设计具有操作灵活, 交互性强的特点,CLAHE 方法明显提升了水下图像细节, 为科研实验、 水下探测和环境保护等方面提供了新途径。     

水下非均匀光照场景下的混凝土图像增强方法

检测水下基础设施混凝土表观缺陷是保障水下基础设施安全稳定运行的重要措施。使用遥控水下机器人(remote operated vehicle,ROV)采集混凝土表观图像是当前水下检测最高效的方式，然而ROV采集到的混凝土图像存在光照不均、色彩失衡、对比度差和边缘信息弱等问题。该文针对水下混凝土图像质量不佳的问题，提出了水下非均匀光照场景下的混凝土图像增强方法。首先采用图像修复技术(image inpainting technique,IIT)对图像局部高光区域进行修复；然后在暗通道图像增强方法的基础上引入图像对比度感知调节方法，选取不同窗口尺寸，在每个局部窗口区域中实现图像增强；最后采用自然图像质量评估、基于感知的图像质量评估、无参照物图像质量评估和水下彩色图像质量评估4个指标对增强后的图像进行评估。实验结果表明：该文提出的方法在多个对比指标中优于现有水下图像增强方法，能有效提升水下图像质量。     

基于 UCM 算法中直方图拉伸的水下图像增强研究

针对水下图像色彩失真,对比度低以及图像模糊不清等一系列问题,提出了一种基于色彩模型的水下图像增强算法,改进了现有的 UCM 算法的直方图线性拉伸,使用限制对比度自适应的方法对直方图进行非线性均衡化,使处理后的图片对比度增强效果更好,图像质量更高,更符合人类的视觉感知。 通过搭建的水下海参场景和模拟海底图像偏蓝绿色的实验环境,拍摄了 4 组海参在不同姿态、工况下的水下图片并对其进行定性、定量分析,得出改进后的 UCM 算法在 UIConM、UIQM、NIQE 指标下的数值分别平均为 0. 63、4. 30、3. 30,相比较其他 3 种算法,该算法处理后的图像质量评估指标均为最优,由此证明了研究的算法相对于其他的传统算法显示出更好的可行性和优越性,并且能够适应不同的水下工况,拥有良好的鲁棒性。     

直方图均衡化的Matlab实现

为了解决灰度遥感影像对比度偏低的问题,以Matlab为平台,采用直方图的理论基础,直方图均衡化的概念及理论,对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化的实验;并给出了具体程序、实验结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明:原来偏暗且对比度较低的图像经过直方图均衡化后对比度及平均亮度明显提高,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围;该算法是一种行之有效的图像增强算法。