自适应分区的色调映射算法

针对HDR图像色调再生提出了一种自适应分区映射算法.首先将HDR图像的色度和亮度信息分离,根据直方图特征对亮度进行自适应分区,并构造分段线性色调调整函数,将显示亮度范围分别分配给不同的亮度分区,以增加再现图像的感知对比度;然后通过双边滤波技术提取图像细节进行补偿,保证了再现图像细节可见;最后将彩色和非彩色信息合成,并对亮度压缩带来的彩度损失进行色彩校正.实验表明:新算法在动态范围压缩、细节保持和颜色表现上均优于传统算法.     

基于协同滤波的多尺度色调映射

高动态范围(HDR)图像是一类包含丰富的图像细节、具有较高明暗对比度、接近真实场景色彩的图像.HDR图像具有广阔的研究前景和实际应用价值.与传统图像相比,这类图像具有很高的动态范围,因而HDR图像在一般显示设备上难以得到比较满意的显示效果.为了克服这一问题,本文提出一个基于协同滤波的多尺度色调映射模型,该模型先利用滤波方法将HDR图像分解为不同细节尺度的图像层,再对各个图像层的动态范围进行不同程度的调整,从而同时达到压缩动态范围和增强细节的效果.实验表明该模型能较好地在一般显示设备重现原场景,具有较好的视觉效果.     

具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法

针对带色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCR)在分离图像光照信息时未保留部分细节信息,导致结果图像出现细节模糊和颜色失真的问题,提出了一种具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCD).该算法利用Retinex理论的基本原理将高动态范围图像分为反射层和光照层,先使用双边滤波从图像光照层中提取出细节信息进行补偿,然后从图像的反射层中分离出基本层信息并进行自适应调整,压缩其动态范围,最后通过色彩校正还原图像颜色.实验结果表明,与MSRCR算法及基于双边滤波的算法相比,MSRCD算法的处理结果保留了更丰富的细节信息,色彩逼近于真实场景且避免了光晕的产生.     

一种邻域相关的高动态范围图像显示方法

高动态范围图像的动态范围压缩主要利用局部色调算法来实现,提出了一种基于邻域数据的高动态范围图像映射技术。为了简化数据操作,采用图像亮度值进行处理。首先进行双边滤波处理,然后对所得数据进行邻域伽马校正。试验结果表明,该方法可以有效压缩图像动态范围,能够满足低动态设备的显示要求,并且很好的保持了图像的对比度和颜色信息。     

参数控制的混合色调映射方法

为解决高动态图像的真实影像再现问题,提出了一种基于参数控制的混合色调映射方法.对图像进行全局预处理,保持整幅图像的亮度和对比度;采用参数控制的混合算子获取图像的局部对比度和细节;采用双边滤波解决色调映射过程中产生的光晕问题.仿真实验表明,该方法压缩了原始高动态图像的动态范围,保持了整体亮度,增强了局部细节而去除光晕效应影响,比现有的Sigmoid算法在各个参数上有显著提高.      

采用主成分分析与梯度金字塔的高动态范围图像生成方法

针对由多曝光低动态范围(LDR)图像融合生成高动态范围(HDR)图像对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种采用主成分分析(PCA)与梯度金字塔的HDR图像生成(HDR-PGG)方法。首先用改进的S曲线全局映射和Retinex局部色调映射对PCA变换后的亮度图像进行处理,以避免光晕和泛灰,并结合PCA逆变换获取多曝光LDR图像;其次利用多曝光LDR图像的对比度、饱和度、曝光度和亮度信息构造标量权重图,确保生成的HDR图像亮暗区域分明且细节清晰;最后,利用梯度金字塔生成HDR图像。实验结果表明,当视觉差异大于75%时,由HDR-PGG方法生成的HDR图像的平均像素分布概率比拉普拉斯金字塔和梯度金字塔算法降低了10.84%和30.75%,其平均相对熵与噪声程度比值分别提高了0.542 1和0.508 9。     

亮度保持和细节增强的红外图像增强方法

针对红外图像对比度低和细节信息少的特性,提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层,在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持,在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真,再恢复到原来灰度空间。研究结果表明:该算法可保持整体明暗视觉效果,同时,原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强。     

基于颜色视觉过程的高动态范围图像映射方法

为解决低动态范围显示设备显示高动态范围图像所产生的问题,提出一种基于颜色视觉过程的高动态范围图像映射方法.此方法通过模拟人眼颜色视觉处理信息的过程压缩图像的动态范围,解决动态范围压缩导致细节丢失等问题.模拟光感应细胞的响应机制,在各适应性亮度下,进行色度适应性调整,并获得其适应性亮度下的相对响应值;利用主成分分析(PCA)方法转换到正交对立颜色空间,模拟颜色视觉中的边缘相阻机制,进一步处理后得到适合低动态范围显示设备的图像.在实验中,通过主观和客观评价,并与国际上一些映射方法比较发现,该方法适用于各种大小动态范围的高动态范围图像,丢失的可见纹理信息较少.     

基于移动最小二乘的高分辨HDR图像色调映射算法

HDR图像由于能够同时很好地保存图像亮区和暗区的信息而受到越来越多的关注,但是没有办法在普通的显示设备上进行很好的显示.所以出现了很多对于HDR图像进行色调映射的算法.但是,对于高分辨率HDR图像的色调映射,目前还缺乏比较有效的方法.本文提出了一种针对高分辨率HDR图像色调映射的有效方法.该方法先利用移动最小二乘法提取图像的光照分量,然后对其进行压缩后再恢复图像的彩色信息.实验表明所提方法能够快速处理任意分辨率的HDR图像,而且同时能够很好地在普通显示设备上显示图像亮区和暗区的细节信息.     

双能X射线高动态范围安检图像压缩算法

为使拥有高动态范围的双能X射线安检图像在普通显示器上显示时不丢失细节,提出了一种基于多尺度局部保边(local edge-preserving,LEP)滤波的自适应色调映射算法.该算法对原始图像进行多尺度LEP滤波,得到1个基础层和3个细节层.随后对基础层进行对数自适应色调映射,并对3个细节层进行Sigmoid函数自适应增强.将处理后的各层图像相加,并进行直方图均衡化调整以去除噪声、提高图像对比度.该算法同时对高、低能X射线图像进行处理,并在处理后根据高、低能图像各自的特点进行融合,最终得到保留丰富信息的低动态范围双能X射线图像.实验表明,该算法在信息熵、对比度提升指数及峰值信噪比三方面都有提高,能够有效改善图像质量.     

基于人眼视觉特性的高动态范围彩色图像自适应增强方法

提出了一种基于视网膜高动态范围亮度适应和视觉通路侧抑制竞争机制的图像增强算法.该算法首先对降质图像采用修正的TAN函数实现全局亮度的自适应映射,再采用通过向非循环侧抑制方程引入中心兴奋/抑制因子而改进视网膜ON/OFF双拮抗响应模型增强图像的局部细节.实验结果表明,该算法能有效地自适应调整过亮和过暗区域的亮度,突出其细节信息,保持其原始色彩表现,明显改善了彩色图像的整体视觉效果.     

雾霾天气下基于二次滤波的交通图像去雾算法

雾霾天气下采集到的退化含噪图像模糊不清、对比度较低;而使用传统基于双边滤波的去雾方法得到的图像偏暗,效果有限。针对这些问题,提出了一种新的基于二次滤波的算法,实现雾霾天气下交通图像去雾处理;利用双边滤波对含雾图像的暗通道图像进行第一次滤波,用引导滤波对图像的透射率粗估计进行二次滤波优化。根据降质模型对含雾图像进行复原,进而得到去雾后的图像。实验效果证明,与传统方法相比,得到的去雾图像与真实场景亮度更加相似,色彩饱和度较好,图像质量较高。     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

结合饱和度调节的单曝光HDR图像生成方法

针对目前利用单幅低动态范围图像生成高动态范围图像过程中亮度的动态范围扩展与饱和度不匹配, 从而导致扩展后图像泛白的问题, 提出一种结合饱和度调节的由单幅图像生成高动态范围图像的方法. 该方法将图像转换到HSV颜色空间, 首先对亮度分量进行反色调映射及高光区域校正得到新的亮度分量, 并对饱和度分量进行线性拉伸; 然后计算原始亮度与饱和度的相关系数, 再通过相关系数和新亮度分量对拉伸后的饱和度分量进行微调得到新饱和度分量; 最后将处理后的各分量进行融合得到高动态范围图像. 实验结果表明, 该方法能产生颜色鲜亮的高动态范围图像, 更符合人眼的视觉特性.     

高位动态遥感影像可视化算法研究

高位动态遥感影像由于其亮度范围高于普通遥感图像,普通设备无法直接显示。利用基于分段线性变换算法实现了其可视化。实验证明,此方法是一种快速、有效的可视化算法。     

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。     

Multi-exposure fusion for high dynamic range scene

Due to the existing limited dynamic range a camera cannot reveal all the details in a high-dy-namic range scene.In order to solve this problem, this paper presents a multi-exposure fusion meth-od for getting high quality images in high dynamic range scene.First, a set of multi-exposure images is obtained by multiple exposures in a same scene and their brightness condition is analyzed.Then, multi-exposure images under the same scene are decomposed using dual-tree complex wavelet trans-form ( DT-CWT) , and their low and high frequency components are obtained.Weight maps accord-ing to the brightness condition are assigned to the low components for fusion.Maximizing the region Sum Modified-Laplacian ( SML ) is adopted for high-frequency components fusing.Finally, the fused image is acquired by subjecting the low and high frequency coefficients to inverse DT-CWT. Experimental results show that the proposed approach generates high quality results with uniform dis-tributed brightness and rich details.The proposed method is efficient and robust in varies scenes.     

一种改进的中值滤波算法及其应用

为有效解决传统中值滤波算法在保护图像细节方面存在的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法.该算法对滤波窗口中像素进行了分块处理,再对处理的数值取中值.通过对图像边缘像素进行横向和纵向扩展,改善了图像的边缘信息.将该算法应用到医学图像中,并将实验结果与其他算法进行了比较,证明了本文算法的有效性,在去除噪声的同时,更好地保护了图像的细节.