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.     

有雾天气图像的清晰化方法

为了改善雾天图像的退化现象,本文提出了一种有雾天气图像的清晰化方法。该方法根据正态分布将图像分为非天空区域与天空区域,然后以全局直方图均衡算法(HE)和子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础对雾天图像进行均衡化处理,均衡后的图像能够保持图像细节,同时也能够避免图像的过增强。实验结果表明:该算法能够有效改善图像的退化现象,提高图像的对比度和分辨率,增强后的图像更加自然。     

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.     

H SI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法

彩色图像增强是一种应用广泛的图像处理技术。针对传统方法通常会导致增强后的图像出现色调变化与噪声放大的问题,提出一种改进的彩色图像直方图均衡算法。首先,将彩色图像转换到HSI颜色空间,对其中的亮度分量进行3层小波分解;然后,对低频分量进行直方图均衡处理,通过小波重构与色彩空间转换得到输出图像。实验结果表明,该算法增强的彩色图像不仅保持了原图像色调,还明显提高了抑制噪声的性能。将该算法用于彩色图像对比度增强能够取得较为理想的视觉效果。     

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.     

一种光照条件自判断的夜间灰度图像增强算法

借鉴双直方图均衡(BBHE)和图像分割的思想,对夜间灰度图像进行光照条件自判断的增强研究,对光照条件较好、光照条件较差和光照条件较差但存在少数极亮区域的图像分别采用不同的方法进行增强处理.实验结果表明:所提算法可以突出夜间灰度图像暗处的细节,增大图像的对比度,并有效解决增强后图像整体亮度过高的问题,具有较强的普适性.     

MATLAB和VC环境下图像处理效果比较

灰度直方图是图像预处理技术中涉及最广泛的基本概念之一,是图像最基本的统计特征,它反映了图像灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内达到分布均匀,以改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。本文介绍了直方图理论基础以及直方图的均衡化,以一个灰度图像为例,在MATLAB和VC环境下实现了灰度直方图的绘制与直方图均衡化处理,并对其效果进行比较。     

基于局部对比度的局部直方图均衡算法

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法。首先,将图像分为若干子块,计算每个子块的对比度,根据子块的对比度确定局部点的密度,进而确定子块的个数,然后采用保持亮度的双直方图均衡算法对这些子图进行增强,最后融合各个子图得到最终增强的结果。实验测试结果表明,本算法能够保持均值亮度,提高处理速度,在减少过增强的基础上,增强局部细节,增强后的图像具有良好的视觉效果。     

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。     

基于高通滤波器的图像增强方法(第二次修改稿)

分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时,较好的保持图像细节,对图像噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

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。     

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。     

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.     

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.      

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.     

双目立体视觉匹配的预处理技术

针对双目立体视觉图对区域匹配应用中存在的问题, 提出一种三阶段的匹配预处理方法. 该方法将小波阈值去噪算法和直方图均衡化技术相结合, 有效地去除了图像随机噪声和高斯噪声, 实现了立体图对间亮度差异的平衡, 并经过拉普拉斯锐化处理提高了图像对的对比度. 实验结果表明, 三阶段匹配预处理算法可有效提高立体图对间的匹配准确率.     

一种基于随机抽样一致性的车道线快速识别算法

针对现有车道线识别算法的有效性、实时性和鲁棒性不高的问题,提出了一种改进的快速随机抽样一致性(RANSAC)的曲线拟合验证的视觉车道线识别算法.该算法首先在进行逆透视变换后选用各向异性的高斯核滤波;然后对不同光照亮度图像采用适应性强的分位数方法进行二值化,并针对车道线在变换图中几乎垂直的特性,再利用直方图统计法检测出初始车道线;最后用改进的快速RANSAC的曲线拟合算法进行曲线修正,找出车道线可能存在的弧度,使检测的曲线更加精确.为提高检测的精度,最后对识别结果进行后处理.实验结果证明,对各种复杂的城市道路,所提出的算法均具有很高的鲁棒性和有效性,且算法处理效率很高,能很好地满足智能车实时检测车道线的要求.     

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。     

基于改进的模糊c均值聚类水凝胶图像分割

基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差和形状差异且其直方图有明显双峰的特性,提出一种改进的模糊c均值聚类和数学形态学相结合的算法,将目标图像有效地分割出来.首先依据像素邻域间的约束属性以及二维直方图对角线元素含有稳定图像信息的特点,在模糊c均值聚类算法基础上对聚类目标函数进行改进,并将二维直方图对角函数引入隶属度函数中,最终将目标区域有效地分割出来.实验结果表明:该方法具有识别精度高、计算量小、去噪能力强的特点.