基于水下图像增强算法的研究

由于水下图像成像条件复杂、质量较差,给实际操作和科研带来了很大的难题。图像增强方法可以针对水下图象的特点改善其质量。直方图法可以增大图像的灰度变化范围,丰富灰度层次,改善视觉感知效果,达到图象增强的目的;同态滤波法可以有效的消除图像的照明不均,增强暗区的图像细节;通过实验验证,选用的方法能够有效地减轻图像细节的模糊,轮廓更清楚,对实际水下图像进行处理,增强效果明显。     

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。     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

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.     

基于直方图均衡的图像增强

讨论了直方图均衡构图像增强原理及对原理进行了证明，介绍了处理数字图像增强的具体过程和算法。以一个对比度较小构图像为实例得到其直方图，按照该算法对图像灰度曲直方图进行均衡使其近似均匀分布，处理后图像的对比度得到明显改善。     

基于直方图统计学的图像增强算法研究

针对图像的灰度特征可以通过统计矩进行定量描述的特点,提出了一种基于直方图统计学图像增强算法。该算法根据图像的全局灰度均值、方差及不同像素点子块灰度均值、方差,对符合增强条件的各像素进行增强,而对亮区不需增强的像素进行保留。因此,图像暗区的细节得以增强。实验结果表明,该算法增强了图像中所希望得到的细节。     

基于颜色空间特征的图像检索

针对基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征的情况,提出一种通过提取颜色特征、灰度特征,获取图像物体的形状和空间特征,综合检索图像的方法.实验结果表明,这种方法具有一定的鲁棒性,检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响,相对于传统的颜色直方图法,这种方法能明显改善检索效果.     

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。     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

基于图像分割的双直方图均衡算法

双直方图均衡化是一种经典的亮度保持的图像对比度增强算法.为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法.首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像;然后再对两个子图像分别进行直方图均衡;最后合并两个子图.实验结果表明,该算法不仅保持了原图像亮度,而且其对比度增强效果比传统方法更自然.     

水下距离选通降质图像的增强

针对水下距离选通成像所得图像的噪声大、照度不均匀、对比度差的问题,提出一种二次图像增强方法.首先,对图像采用全局二维双平台直方图均衡化,实现目标、背景、边界信息分别增强的目标,解决直方图均衡化带来的背景噪声提升、灰度简并的孤立性问题;然后,在非迭代引导滤波的框架下用带有估计误差抑制的Retinex算法二次增强图像,实现抑制背景噪声,平衡图像亮度的功能.以图像信息熵、统计评价指标进行对比实验,实验结果表明,该方法信息熵评价指标提升15%,统计评价指标提升28%,噪声抑制指标提升12%,增强效果明显,满足应用要求.      

亮度保持的夜景图像增强算法

针对夜景图像对比度增强的特点,提出一种亮度保持的夜景图像增强算法。根据平均亮度将夜景图像递归分解为一系列不同灰度级范围的子图像,然后对每个子图像在其灰度级范围内进行均衡。实验结果表明,该算法在充分扩展图像灰度级动态范围的同时,可以通过递归深度的选择控制图像亮度的变化,使增强后的夜景图像显得自然与真实。     

一种基于灰度映射与融合技术的微光图像增强模型

针对低照度图像对比度差、暗区视觉质量差的问题,本文提出了一种全新的低照度图像增强算法.该方法能够有效地避免传统增强方法容易导致图像色彩失真以及亮区过度增强的问题.首先,设计了一种针对像素含量极少的灰度区域进行压缩的线性映射函数,该函数能够在保持图像灰度分布特征基本不变的前提下提升图像的整体亮度.然后,利用图像的灰度分布特征来生成相应的增强映射函数.最后,通过图像融合技术来进一步提升图像的整体色彩表现.实验结果表明,本算法在色彩表现方面以及亮度提升方面均有较好的性能表现,并在视觉质量和定量测量方面优于目前最先进的方法.     

柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术研究

当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接,且拼接部分图像质量和完整性较高。     

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。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

综合运用灰度变换方法改善超声医学图像质量

分析了超声医学图像及其噪声干扰(speckle噪声)，采用灰度变换的方法来改善超声医学图像的质量，介绍了灰度变换的基本原理，包括直接灰度变换和直方图变换2大类方法，对广泛应用且效果较好的直方图均衡和自适应直方图均衡方法作了较详细的阐述和算法介绍，针对超声医学图像应用灰度变换方法作了实验，实验证明，综合运用灰度变换方法能够很好地改善超声医学图像质量，增强超声诊断的实用性。     

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.