基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法

文章针对传统直方图均衡增强算法存在红外图像细节信息丢失问题,且算法没有考虑人眼视觉特性,提出基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法;根据像素邻域信息建立广义直方图,进行直方图均衡化处理;在均衡化过程中,利用人眼灰度分辨能力,对拉伸过大的灰度级进行限制,再对被过度压缩的灰度级进行适当拉伸以扩大其动态范围;实验结果表明,该方法有效增强图像局部细节,解决了红外图像视觉模糊的问题,使增强后图像视觉效果更自然。     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法

现有直方图规定化技术存在两方面不足：无法自适应构造一个能突出原图特征的直方图规定化函数,常需要人为指定,使增强效果难以控制;增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对该问题,本文提出基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法。首先通过分析图像直方图灰度分布来分割灰度分布子图,并根据用户感兴趣灰度确定各子层灰度映射范围;然后利用各子层直方图自适应地构造能突出子层图像直方图特征的目的直方图规定化函数,并构建映射函数,将子层灰度映射到指定范围;最后综合各增强结果得到最后增强图像。实验结果表明,本算法能自适应构造突出原直方图特征的规定化目的直方图,又对用户感兴趣灰度有目的地进行控制增强,使所增强图像具有更加合理的视觉效果。     

具有视觉特性的局部直方图均衡增强算法

直方图均衡能有效地对数字图像进行增强处理，其主要缺点是处理后的数字图像大量损失灰度层次，且增强力度不够．提出了在子块部分重叠直方图均衡的基础上，引入保留灰度级直方图均衡处理的方法，使得处理后的图像对比度得到较大的增强，又不损失灰度级，且相邻像素间灰度过渡平缓，图像柔和、真实．针对处理后方块效应严重的图像，依据人眼的视觉特性和数字图像数据的特点，提出了自适应行列分比例方法来有效消除块效应．模拟结果显示，效果显著．针对子块过增强带来麻点噪声的缺点，提出了根据子块方差来判断对比度拉伸强度的方法，一定程度上削弱了麻点噪声对视觉效果的影响．     

基于对比度受限直方图均衡法的牛羊眼部图像增强方法

针对牛羊眼部纹理信息提取前需要对牛羊眼部图像进行增强处理的问题,采用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理。该算法首先将原始图像分割成若干个大小相同的子区域,再计算截取值对每个子区域的直方图进行截取,并将截取下的像素均匀分配到每个灰度级,得到限定对比度直方图,根据限定对比度直方图对原图进行灰度双线性插值生成增强图像。实验结果表明,使用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理,增强后的图像具有更高的图像细节和层次感,同时减少了图像的失真,具有较高的理论和实用价值。     

基于PSO的图像自适应模糊增强算法

在介绍常规图像自适应模糊增强算法和粒子群优化算法的基本原理的基础上,针对常规图像模糊增强算法中自动获取模糊控制参数耗时较长,执行效率低的问题,提出了一种应用粒子群优化算法结合图像灰度直方图特征进行图像自适应模糊增强的新方法.实际图像增强实验的结果表明方法效率比常规图像自适应模糊增强算法有很大的提高.     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

符合人眼视觉特性的焊缝射线数字图像增强方法

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点来获得图像处理的目标特性.最后,利用由成像特性和目标特性得到的图像灰度级映射变换函数,对图像进行了空域增强处理.实验结果表明,该算法将原图的灰度级差异从145提高到157,使原图平均灰度级从35提高到120.与线性变换算法相比,该算法没有产生信息丢失;与直方图均衡算法相比,该算法将图像平均灰度级提高到120且属于人眼敏感的范围.     

直方图处理在图像空间域增强处理中的应用

图像的灰度级变换增强是图像增强处理技术中一种直接的基于空间域的处理方法。主要研究了将灰度图像的灰度级数用直方图来表示,在MATLAB平台中,通过编程研究了直方图均衡化和直方图规定化算法,使直方图分布均匀,达到图像的增强。     

基于自适应阈值的红外图像增强

针对红外图像"高背景、低反差"的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

基于自适应阈值的红外图象增强

针对红外图像高背景、低反差的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法

为明确X光图像纹理粗细和组织分布状况,强化呈现身体结构信息,降低模糊图像对医生诊断病情结果的错误判断,提出一种基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法.该算法首先统计X光图像全部范围内相同亮度像素,利用直方图均衡化法将原始图像变换成灰度级分布影像,消除光线干扰;然后分析组织属性,通过灰度共生矩阵提取X光图像的纹理特征,获取图像纹理粗细和布局结构的灰度信息;最后通过映射函数和对数函数计算平均亮度,用Markov随机场模型调整图像明暗度,补充纹理细小部位亮度,再用随机场函数划分光滑图像,采取二次重构,以保证图像锐化增强效果平衡.仿真实验结果表明,该算法能提升图像的内部信息清晰度.     

基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

基于尺度极值的灰度图像多值化处理

灰度图像的多值化处理是将一幅具有ｌ个灰度级的图像变成一幅具有ｋ个灰度级（ｋ＜ｌ）的图像，是图像分割的一种有效方法。本文介绍了一种基于直方图峰值点分析—尺度极值分析的灰度图像多值化处理方法，并给出了实验结果及分析。该方法可有效地全自动处理多峰直方图的图像，对具有平坦直方图的图像也有很好的处理结果     

保持B超图像灰度级的改进直方图均衡化算法

介绍B超图像以及对其进行图像增强的原因。对直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化原理作介绍,从理论上分析这3种算法吞噬灰度值的原因。提出一种保留灰度级不变的改进直方图均衡化算法。使用直方图均衡化、对数直方图均衡化、排序直方图均衡化和该文提出的改进算法对B超体模图进行图像增强实验,结果表明该文提出的改进算法在B超图像上的增强效果比直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化算法要好。     

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。     

基于ARM的X波段雷达图像提取海面风向研究

为解决传统局部梯度法(LGM)从X-band雷达图像中提取海面风向时存在局限性和较大误差的问题,针对X-band雷达图像风场成像特征,提出基于自适应缩减法(ARM)的海面风向反演算法.首先,设计了一种自适应缩减算子,算子能够连续缩减图像,扩大了缩减后图像分辨率适应风条纹尺度的范围;然后,构建了自适应判断算法,根据由像元梯度直方图统计计算出的稳定系数来判断缩减后图像分辨率与风条纹尺度是否达到最佳,从而获得最优缩减率;最后,利用最优缩减率得到的像元梯度方向获得主梯度方向,根据风条纹特征提取出海面风向.通过岸基实验数据验证表明:ARM算法具有很好的性能,比传统LGM算法的海面风向反演精度提高了58.3%,在风速变化剧烈情况下也能得到稳定反演结果.     

基于数字图像直方图均衡化改进算法的设计研究

分别对基于抛物线调整的直方图、基于比例的直方图均衡化算法改进,并进行MATLAB的仿真设计。研究结果表明,基于抛物线的直方图均衡化改进算法和基于比率的直方图均衡化改进算法能够更加有效地改善灰度图像的对比度和灰度动态范围。基于比率的直方图均衡化改进算法可以保证输出图像的灰度变化范围,能相对减少图像灰度级的合并。     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．