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。     

基于双边滤波的二维动画图像多尺度细节增强方法

传统二维动画图像增强方法很难保证色彩通道之间存在的关联性,导致图像缺乏层次感,可靠性差。为此,设计基于双边滤波的二维动画图像多尺度细节增强方法。对原始的二维动画图像进行多尺度分解,通过双平台直方图均衡处理分解后的背景层图像,保证图像整体灰度动态范围与原始图像相同。在多尺度图像融合过程中,引入梯度权重因子,利用梯度函数增强图像细节,获得细节图像,并计算出所有分解图像的细节系数,通过加权平均实现分解图像融合。实验结果表明,所设计的基于双边滤波二维动画图像多尺度细节增强方法能够有效去除图像噪声,保持图像边缘平滑,提高图像的层次感,可靠性强。     

基于自适应阈值的红外图象增强

针对红外图像高背景、低反差的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

基于DSP+FPGA的红外图像锐化算法的实现

为了改善红外图像的成像质量,根据红外图像的特点,提出了一种改进的拉普拉斯锐化算法——受限拉普拉斯锐化算法,并采用DSP＋FPGA的架构进行实时处理。对普通拉氏锐化算法和受限拉氏锐化算法的处理效果进行比较。受限拉氏锐化算法有效地控制了图像的噪声,使处理后的图像边缘更加清晰,又保护了图像的细节。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,在对常用的线性灰度变换法、直方图均衡化法和边缘检测法等图像增强算法进行详细分析的基础上,提出了一种采用平台直方图均衡化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法,并给出了该算法的FPGA电路实现和时序仿真效果。提出的图像增强算法能适应红外探测器的各个工作阶段,易于FPGA实现且具有较好的图像增强效果。     

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、 天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题, 提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法. 首先, 利用引导滤波对可见光图像细节进行增强; 然后, 利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解, 对低频部分取系数最大值, 高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值; 最后, 利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果. 实验结果表明, 该方法在细节处理、 保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.     

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、 天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题, 提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法. 首先, 利用引导滤波对可见光图像细节进行增强; 然后, 利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解, 对低频部分取系数最大值, 高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值; 最后, 利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果. 实验结果表明, 该方法在细节处理、 保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.     

一种实用的红外图像模拟生成方法

提出了一种红外图像模拟方法,该方法以可见光图像作为红外背景模拟数据源,并采用Multigen,Vega等建模仿真软件模拟特定目标,通过红外目标与背景图像的叠加,并根据红外成像系统的三维噪声模型进行噪声处理,实现红外图像模拟．在红外背景模拟中,提出了以感兴趣区域分割为基础的区域划分方法,该分割方法较好地保留了区域细节,从而获得较精确的分割结果．最后给出的模拟实验结果表明本方法既能获得比较逼真的红外模拟图像又具有很强的实用性．：     

一种基于简化PCNN的红外图像分割方法

提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的红外图像分割新方法.针对红外航拍图像所具有的噪声大、灰度范围较窄以及具有对比度反转现象等特征,从原始图像与分割图像的相似性出发,采用最大互相关匹配来确定PCNN的最优参数,最终完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于改进GFF和联合双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光融合图像伪影较多、边缘信息不够丰富等问题,提出一种基于改进GFF和联合双边滤波的图像融合算法.首先,使用高斯拉普拉斯算子、二维高斯算子分别对源图像进行高低通滤波.然后,对两幅图的低通滤波结果归一化,得到的显著图,再对显著图进行导向滤波并计算近似值,获得基础层和细节层的决策图,使用联合双边滤波器优化基础层决策图.其次,使用圆形均值滤波器对源图像进行多尺度分解,分解结果与决策图加权相加获得基础层和细节层的融合图像.最后,将两层融合图像进行线性叠加,得到最终的融合图像.实验结果表明,所提出的算法在客观评价指标上优于经典的融合算法,在视觉感知上边缘信息更加突出、细节轮廓更加明显.     

多光源图像细化和细节增强的协同图像处理算法研究

多光源图像合成处理过程中,为了增强图像的轮廓和表面细节,同时使合成后的图像边缘无伪迹、保真度高,提出了一种多光源图像细化与细节增强的协同处理算法。该算法通过梯度域法构建辅助层,采用二次过滤法提取出细节层,提出了新的阴影检测算法用来去除细节层的伪迹,同时使该细节层包含了输入图像的全部信息;使用一幅输入图像构造一个基础层并进行暗区亮度增强处理;细节层和基础层进行复合处理后,重现了暗影区丢失的细节,同时增强了现有的细节。该算法与其他算法进行图像处理对比实验,结果表明,该算法用于实现多光源图像细化和细节增强是可行的、有效的,采用这种方法合成的图像看起来更自然,相对于输入图像,输出图像保持了较高的保真度。该算法具有交互性,用户可以手动或自动调整合成图像的效果。     

一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法

为提高增强语音的听觉效果 ,研究了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法。推出了一个功率谱域的基于听觉掩蔽效应的不等式准则 ,并用这个准则动态地选择一个作为语音短时谱幅度估计器的非线性函数的参数值 ,通过这个参数自适应变化的非线性函数对语音谱幅度进行估计实现语音增强。在此基础上 ,设计实现了一个单声道语音增强算法。对增强语音的客观测试和非正式听音测试表明 :相对于传统的减谱法和对数短时谱幅度最小均方误差估计增强法 ,基于听觉掩蔽效应的语音增强方法能更好地抑制背景噪声     

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波,并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法,该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。如果边缘存在,则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度;如果边缘不存在,则考虑进行噪声的平滑,计算机模拟实验表明,基于排序统计的图像边级增强滤波器在增强边缘的梯度的同时,能     

基于高斯匹配滤波增强方法的真菌图像分析

通过真菌图像形态分析,提出了基于高斯匹配滤波增强的处理方法,并给出算法过程。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标,实现后续的目标检测和识别,提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理,将两种方法处理后的显著图合并,提高目标轮廓亮度,然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法,证明此算法有更强的抗干扰能力,分割效果更好。     

无人机视角下的红外图像去模糊算法

针对油气长输管道采用无人机巡检时所拍摄的红外图像去模糊问题,本文利用图像通道的先验知识提升模糊图像质量,分别基于双边滤波和非盲去模糊网络NBDN去除人工伪影的方法达到更佳的图像复原效果。首先,基于暗通道先验知识,在最大后验的优化框架中添加暗通道的L_0正则项;然后使用图像梯度的L_0正则项,代替图像像素的L_0正则项作为潜在图像的正则化约束,使用迭代交替估计图像模糊核和中间潜在图像;采用半二次分裂方法和查表法间接优化求解,估计中间潜在图像;采用双线性插值估计图像模糊核,通过对图像进行上下采样,构建图像金字塔,进而利用共轭梯度法直接优化求解。最后,利用估计的模糊核,使用基于超拉普拉斯先验的图像非盲去模糊方法得到潜在图像I_1;使用基于L_0正则化的非盲去模糊方法得到潜在图像I_0;计算估计的潜在图像I_1和I_0之间的差值映射,从I_1中减去双边滤波过滤后的差分图,得到最终的潜在图像I。将本文算法在低照度图像、含有饱和像素的图像、真实图像以及红外摄像图等图像数据上进行实验,相对于其他图像去模糊算法,实验结果表明本文提出的方法在多种模糊图像复原效果上,均具有较强的竞争力。     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

基于小波增强的多分辨率图像融合算法

在图像融合中,由于源图像的降质使得部分隐藏信息无法在融合过程中提取出来,影响了源图像的融合效果.针对这一问题,提出了一种基于小波增强的图像融合算法:在融合之前先对源图像进行适当的增强,突出图像中隐藏的信息,然后采用合适的规则对源图像和增强之后的图像进行融合.实验分析表明,在融合之前对源图像进行增强,能够改善图像融合的效果,获得直接融合难以获取的信息.