采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

一种改进的Retinex矿井图像增强算法

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出了一种改进的Retinex矿井图像增强算法：首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出了一种“S型”函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像。将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并选择具有代表性的三个算法进行对比,实验结果表明本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法。可见该算法在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强。     

Retinex理论下基于融合思想的低照度彩色图像增强算法

针对Retinex算法处理后的图像边缘保持性差,易产生光晕和过增强的缺点,以及双边滤波易造成图像细节丢失的现象,提出了一种Retinex理论下基于融合思想的图像增强算法。该算法首先在YCb Cr颜色空间提取亮度Y分量,对亮度分量进行大、中、小不同尺度的MSR增强,获得细节信息保留较好的亮度图像,同时在RGB颜色空间对图像进行基于双边滤波的单尺度Retinex增强,获得边缘信息较好的增强图像;然后对增强后的两幅图像加权融合;最后对融合的图像进行颜色恢复处理得到最终的增强图像。通过本文算法与经典SSR、MSR和MSRCR算法处理后的图像进行比较,实验结果表明,本文算法处理后的图像在细节、颜色和边缘保持方面都优于其他算法,并且避免了光晕和过增强现象的发生。     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

基于双MRF模型的夜间图像增强方法

为了获得更理想的夜间可视效果,通过分析Retinex算法在图像增强时存在的问题,提出一种基于双马尔科夫随机场(MRF)模型的单幅夜间图像增强算法。该算法首先在HSV颜色空间下构造边缘保持的Gaussian-MRF模型对照度分量进行估计,根据Retinex原理获得仅包含物体本身特性的反射分量,并通过增益补偿方法对亮度进行恢复与校正,然后构造Huber-MRF模型对增强结果进行优化,经过颜色空间转换后,最终实现夜间图像的增强。研究结果表明:本文算法增强效果显著,能够有效地凸显边缘细节信息,恢复图像的真实颜色,抑制暗区域噪声,削弱"光晕伪影"的影响,改善夜间图像质量。     

基于颜色注意机制的弱光图像增强算法

针对当前弱光图像增强算法在恢复过程中存在颜色与细节丢失的问题,提出一种基于颜色注意机制的增强算法.该算法首先将弱光图像从RGB色彩空间转换至CIE LAB色彩空间,将弱光图像分解为亮度和颜色两个分量.其次,利用两个卷积神经网络(CNN)模型对亮度和颜色分量分别独立增强.然后对增强后的颜色分量使用监督注意力机制,在弱光图像中搜索任何有用的颜色关键点,引导和扩展网络注意力对图像的颜色进行增强.最后将增强后的亮度和颜色分量进行融合,并转换回RGB空间,获得清晰艳丽的复原图像.实验结果表明:与其他增强算法相比,本文提出的方法具有明显优势,在保持明暗度顺序的同时有效地增强了弱光图像,完整地恢复了原始图像的颜色.     

一种基于色调/饱和度/亮度彩色空间的灰度变换算法

考虑到灰度变换技术直接应用于RGB彩色图像增强容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种自适应灰度变换算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到色调／饱和度／亮度彩色空间,重组两者的色调分量和亮度分量,再对原始图像的饱和度分量进行补偿处理,从而保持了原始图像的色彩．本算法充分继承了灰度变换算法的优点,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节．此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理．     

一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法

针对薄雾天气下的图像对比度较低,以及光照不均引起的颜色退化失真问题,提出了一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法。该方法将Frankle_McCann Retinex(FMR)算法与光照补偿算法系统地结合。首先利用FMR算法来提高图像对比度,再采用光照补偿方法,将彩色图像从RGB空间转换至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡处理;再转回RGB空间,以此提高图像亮度同时保留色彩真实性。实验表明,此方法比传统FMR算法能更有效去除色彩失真,改善退化细节,获得良好视觉效果。     

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.     

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.     

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

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.     

基于贝尔模板的文本图像压缩及重构算法的研究

针对文本图像提出了直接对CFA原始数据进行压缩的算法,即首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后把不利于压缩的高频分量中比较多的亮度分量进行低通滤波,再用结构分离法把梅花形的亮度分量转化为矩形,最后分别采用JPEG2000压缩亮度和色度通道。为了估计解压恢复的CFA模板丢失的彩色分量,应用改进的自适应模糊匹配插值算法,对它周围四个相邻连接的像素分配一个模糊隶属度,从而利用相邻信息,且把这个隶属度作为加权平均工具来重构全彩图像。通过实验验证,这种贝尔数据直接压缩方法带来的失真很小,插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中也能获得令人满意的效果。     

基于不完全扫描法的彩色图像压缩方法

针对彩色图像的特性,对零树算法在具体算法中的应用进行了改进,得出一种新的算法--不完全扫描法,并将该算法应用到彩色图像压缩中.首先将彩色图像从RGB空间变换到亮度、色度YUV空间进行压缩编/解码.通过理论分析和仿真实验表明:在保证恢复图像质量的前提下,提高了压缩比和编/解码速度.