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.     

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.     

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.     

基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法

视网膜血管图像存在像素对比度低等特点,干扰正常的视网膜图像分割.针对视网膜血管的图像特性,提出了一种改进的基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法.首先选取视网膜图像的绿色通道分量进行预处理,然后通过对变换系数的自适应增强完成图像的增强处理,并结合改进的形态学变换,实现图像细节的增强和背景噪声的抑制,使得图像对比度得到增强,细节信息更加明显.通过与其他增强算法的比较表明,该算法在增强对比度、降低噪声干扰等方面优于其他算法.     

基于主成分分析的彩色图转灰度图方法的研究

主要讲述利用主成分分析方法将彩色图像转变为灰度图像。传统的彩色图转灰度图是由R、G、B三元色按照一定的权重进行加权而得。一般的转化公式对于所有RGB或RGBA的图像都适用,它虽然符合心理学研究结果,但是没有反映出不同图像本身的特点。阐述利用主成分分析方法对彩色图像转化为灰度图。该方法既能根据不同图像有不同的灰度,又能增强灰度图的对比度,适合作为深度学习的图像输入。     

一种基于直方图变换的光学遥感影像自动增强方法

对比度、清晰度等视觉效果是影响图像质量的重要因素。针对光学遥感图像对比度和清晰度改善问题,提出了一种新的视觉效果自动增强模型。首先对输入图像的直方图采用非线性变换,在保持灰度级有效分布的前提下充分压缩灰度分布范围,从而获得优化的变换系数,然后再利用线性拉伸算法将图像灰度扩展至整个灰度域。实验和对比结果表明,所提出的增强模型在很小的信息熵损失条件下能较大幅度地提高图像的对比度和清晰度,获得比目前主要算法更好的增强结果且效果稳定,可适用于全色图像和彩色图像视觉效果的全自动化增强处理。     

一种基因芯片图像的对比度增强方法

为降低对比度对网格定位和基因点分割的影响,提出了一种基因芯片图像的自适应对比度增强方法.基于四阶矩进行图像对比度计算,并统计图像背景灰度,从而实现仅针对基因点的自适应对比度增强.通过6个不同数据集的79幅图像实验表明:该对比度增强方法无需人工干预及参数输入,可自动增强图像对比度,鲁棒性强;对比度增强后的图像网格定位准确率普遍提高,最高可达25%.     

基于四元数色度距离的对比度保持灰度化方法

传统对比度保持灰度化方法采用欧氏距离计算彩色图像的对比度。这种方式只考虑了通道整体的相关性,没有考虑到通道之间的相关性,可能导致灰度化后的结果出现噪声或者细节丢失的情形。针对上述问题,利用四元数相关理论,提出基于色度面投影的四元数色度距离度量公式;利用该度量公式进一步提出基于随机差分的全局色度对比度度量方法和基于水平和垂直方向差分的局部对比度度量方法;利用该对比度度量方法构造对比度保持的目标函数;采用离散近似求解的思路来确定最优的用于灰度化映射的组合系数。实验结果表明,该方法具有较好的实时性,得到的灰度化结果能够更好地保持原彩色图像中的色彩细节对比度信息。     

基于统计方法的自适应阈值SUSAN边缘检测方法

针对传统SUSAN边缘检测方法要人为根据图像不同对比度反复调整设定阈值,检测结果随机性强、不稳定的缺点,提出了一种自适应生成灰度差阈值的改进SUSAN算法.首先,通过统计的方法来反映相邻像素点灰度的空间分布情况;然后,计算图像的对比度,建立对比度与灰度差阈值的关系;最后,生成自适应的灰度阈值,进行边缘检测.本文算法的实验结果与其他边缘检测算法相比,边缘检测效果更好,并且具有抗噪性能.     

基于非抽样contourlet变换的图像增强方法

针对实验图像光照不均、对比度低、噪声大等特点,提出一种基于非抽样contourlet变换的图像非线性增强算法.首先对原图进行非抽样contourlet变换,分解为低频和高频子带;然后对低频子图进行自适应直方图处理,以增强像素的对比度,对高频系数采用分层阈值处理和分段非线性变换;最后将其反变换得到增强的图像.仿真实验结果表明:此算法不仅增强效果好,鲁棒性强,而且具有较大的实用价值.     

一种新的图像对比度自适应变换算法

对比度变换是图像增强技术中一种较为简单但又十分重要的方法。不同对比度分布的图像应采用不同的对比度变换函数。如何实现图像对比度的自适应变换,近年来得到人们的普遍重视。Tubbs通过使用规则化Beta函数拟合对比度变换曲线,能实现图像对比度的自适应变换;但使用该方法需确定Beta函数的两个参数,其参数的自适应选择仍是一个较为复杂的问题。文中提出了一种基于微粒群的自适应对比度变换算法,该算法能自动寻找最优的Beta函数参数,实现图像对比度的自适应变换。仿真实验表明了该算法的有效性和可行性。     

基于四元数离散Fourier变换的医学图像融合算法

针对医学图像融合中易忽略色彩过渡区域的信息,导致融合图像中存在色彩失真与纹理模糊的不足,本文提出了一种四元数离散Fourier变换的多通道彩色医学图像融合方案.首先,为了降低噪声干扰与颜色失真,将图像分割为一定大小的图像子块.其次,通过四元(Quaternion Numbers, QN)虚数映射像素的R,G,B分量,将每个块转换成QN表示.然后,将每个RGB块从空域变换到频域,使大部分图像信息集中到原点附近或少数几个区域,引入四元数离散Fourier变换(Quaternion Discrete Fourier Transform, QDFT),得到每个子块的QDFT系数.再测量和比较源图像的对比度值来得到融合QDFT系数.最后,在每个块上应用逆QDFT后,结合变换子块获得新融合图像.实验表明:与当前医学图像融合方案相比,本文方法具有更好的融合质量,其输出图像具有更加丰富的边缘与纹理,以及更高的对比度与分辨率.     

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

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.     

低对比度全景球面图像目标分割方法研究

受到光照、设备等外界条件的影响,得到的全景球面图像对比度通常较低,当前目标分割方法无法解决外界环境的干扰问题,导致分割结果精度低,分割效果不佳。为此,提出一种新的低对比度全景球面图像目标分割方法,通过PCNN模型对低对比度全景球面图像进行对比度增强处理,依据人眼视觉特征,通过对数变换映射函数把全景球面图像的亮度调整至一个合适的视觉范围内。介绍了均值偏移法的理论基础,通过对特征空间中样本点的聚类,获取模式点。通过均值偏移法将空间上相邻和色彩相同的像素划分至一类,找到不同颜色的聚类点,从而实现低对比度全景球面图像目标分割。实验结果表明,采用所提方法对低对比度全景球面图像进行分割,不仅分割效果好,而且分割精度高。     

一种改进的有雾图像去雾算法

针对基于大气散射模型的图像去雾算法存在的图像去雾后颜色偏暗、对比度过度增强的问题,提出一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾算法。首先,假设有雾图像的像素可以分为正常像素和被雾霾颗粒破坏的像素,应用灰色关联理论对雾霾图像的像素值进行判断;然后,对雾霾颗粒破坏的像素进行引导滤波,通过取对数的方法缩小原始图像和滤波以后图像像素值之间的差异,在对数域中计算雾气面纱值;最后,依据大气散射退化模型反演复原清晰的图像。实验结果表明,该算法不仅可以有效改善雾霾图像的清晰度,而且能够解决去雾后存在的亮度偏暗,色彩失真等问题。     

增强医学X光片衬比的数字图象处理方法

医学Ｘ光病理检查片由于成象条件和显影条件等的限制，病灶图象的衬比（对比度）较低，某些重要的信息被掩盖了，影响医生对病情作出正确诊断。利甲数字图象处理方法选择适当的变换函数，用区域衬比增强方法对医学Ｘ光片进行处理，增强了图象的衬比，使图片中某些肉眼看不清的特征信息显现出来，提高了诊断的准确性。     

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。     

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阃的矛盾.