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.     

基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法

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.     

男西装情感因子空间研究

服装款式复杂多变,而目前服装情感描述大多是定性描述,对各类服装的情感描述词也未进行系统分析.建立服装情感空间是实现计算机对服装图像情感识别及量化评价的重要前提.通过对男西装情感描述词的筛选、投票、初步确定、相关性分析、因子分析等过程进行了研究,最后得出一个2维的男西装情感因子空间,这样每幅图像对应着该因子空间上的2维坐标值,使得在因子空间上定义男西装图像间的情感相似度和对男西装图像按情感相似性进行评估和索引成为可能,为下一步实现男西装图像情感的机器评估和图像情感语义识别、检索奠定了基础.该方法同样可以扩展到其他类别的服装.     

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.     

一种改进的处理雾天降质图像的增强算法

子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)用于雾天图像增强时,因为输出的图像亮度不可调整,致使有的图像处理后整体偏暗,部分细节不够清晰,为此,该文以POSHE为基础,利用抛物线直方图均衡化方法,实现雾天图像增强.实验表明该方法在对雾天降质图像处理时,可以达到局部细节清晰化和全局对比度增强的效果,并且亮度可方便调整.     

直方图均衡化的Matlab实现

为了解决灰度遥感影像对比度偏低的问题,以Matlab为平台,采用直方图的理论基础,直方图均衡化的概念及理论,对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化的实验;并给出了具体程序、实验结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明:原来偏暗且对比度较低的图像经过直方图均衡化后对比度及平均亮度明显提高,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围;该算法是一种行之有效的图像增强算法。     

基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割方法

针对光照强度和图像退化的算法鲁棒性问题,提出一种基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割新算法.该算法充分考虑到人眼视觉侧抑制机理“加强中心抑制周围”的特点,在范围一定的抑制野内,采用双高斯强度系数分布的减法非循环侧抑制网络模型描述神经元兴奋的变化量,与交叉视觉皮质模型相结合形成侧抑制-交叉视觉皮质模型.在此改进模型基础上,利用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图将一维交叉熵推广至二维,进而构造出二维最小交叉熵分割判决准则以寻求最优阈值.研究结果表明:针对受噪图像,新算法的分割准则充分利用二维交叉熵增加了图像的局部空间信息,从而取得良好的抗噪结果;针对光照不均和模糊退化的图像,改进分割模型加入视觉侧抑制网络,使得新算法具有较强对比度和亮度适应性以及模糊补偿能力,能够获得精确的分割效果.     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

BEMD分解的矿下图像增强算法

应用一种基于二维经验模态分解和高频滤波的图像增强算法,对处于恶劣环境中矿井下的图像进行增强处理,能有效解决此类图像存在边缘及纹理等局部细节信息模糊、对比度不高以及对噪声敏感等问题。首先,对输入的矿井下图像进行高通滤波处理,去除图像中的高频成分,得到矿井下图像的低频部分;其次,用二维经验模态分解出图像的高频部分,弥补因第1步引起的图像细节信息丢失的不足;再次,通过确定高低频比例因子c,将提取的高频细节与低频背景按3∶2的比例融合,并有效抑制粉尘散射模糊和过曝光白色伪影现象的噪声;最后,采用直方图均衡化来平衡图像灰度,增强图像的细节,提高图像整体的对比度。对比实验表明,在保证图像质量的前提下,所提算法与传统的高频强调滤波相比,处理后的图像清晰度Brenner指标提高10%,均方误差更小,在增强矿井下图像边缘纹理以及暗部细节效果明显,能够有效提高图像的对比度,增强图像的亮度和信息熵,能对后续的图像处理及分析提供有效的帮助。     

拓片、考古图片等的图像的复原

根据数字图像的基本原理,利用图像增强技术,在空域和频域中对图像进行处理.通过直方图均衡、带通滤波、亮度/对比度调节以及边缘检测等技术,对拓片、考古图片等图像进行复原处理.     

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.     

人眼视觉特性与粗糙集结合的X射线图像增强算法

针对X射线图像的低亮度及噪声造成的图像对比度差和图像模糊的问题,提出了一种采用粗糙集理论和人眼视觉系统特性的图像增强算法(HREM).先将原始图像进行灰度拉伸,再结合人眼视觉系统特性,利用粗糙集理论将图像分成边缘细节图像和平滑图像,然后对边缘细节图像做指数变换增强,对平滑图像做直方图均衡化,最后将处理好的两子图进行重叠,同时消除重叠后图像的随机脉冲噪声.实验结果表明,HREM方法不仅能较好地保持图像的边缘细节信息,有效地增强原图像的对比度,而且消噪能力强,整体视觉效果好.     

局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法

针对传统基于修正直方图的图像增强算法不能兼顾局部特征和全局信息的问题,提出一种局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法. 该算法将增强分为局部增强和全局增强两部分,局部增强利用像素的邻域信息和局部与全局对比度的比例信息作为幂次变换的伽马值,对图像进行伽马校正,提高图像的亮度和局部对比度;全局增强利用区域相似直方图统计抑制噪声,避免过度增强. 实验结果表明,本文算法在客观性能上优于其它传统图像增强算法,并且可以有效提高复杂光照下人脸图像的检测率.      

基于改进直方图不变矩的声呐图像识别方法

针对声呐图像受噪声干扰大，目标边界较模糊的特点，并结合传统直方图不变矩识别图像快速的优点，以及其不考虑灰度空间信息而易造成误识的缺点，将目标的形状阕子加入不变矩特征向量中，提出了一种对亮度和对比度变化不敏感，具有旋转和尺度不变性的改进的直方图不变矩．实验仿真结果表明，该方法能够快速、有效地识别水下目标．     

红外视频监控图像增强算法的比较研究

提出基于Retinex理论的McCann99结合自适应直方图均衡化的算法,并与同态滤波、MSR及McCann99的算法进行了比较．红外视频监控图像的计算机处理实验结果显示该算法可以增强图像的亮度和对比度,有效改善图像质量．     

基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾

由于人工光源的存在,夜晚有雾图像具有光照不均、色偏严重和亮度较低等特点,现有的常规图像去雾算法并不适用.考虑到夜晚雾天图像成像特点,建立了带有色偏因子的雾天图像成像模型,可成功用于夜晚图像去雾,并提出了基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾算法.由于夜晚雾天图像和低照度图像亮通道直方图具有较大相似性,首先将夜晚有雾图像进行反转,然后基于带色偏因子的雾天图像成像模型,局部估计带色偏的大气光;针对夜晚有雾图像色偏严重,导致三通道透射率差异较大,提出对透射率三通道分别进行处理;在此基础上,利用亮度估计对透射率进行优化;最后,利用局部Grey-world算法对去雾后的图像进行颜色校正.实验结果表明,所提算法能够有效去除夜晚雾气影响,提高图像的整体亮度和对比度,恢复更多的图像细节.     

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.     

基于不同颜色模型对比度校正的水下降质图像处理

光通过水体介质传播过程中的衰减,为水下图像成像带来了一系列的问题.水下目标在成像时会受到海水水质及悬浮物的影响,使采集到的图像变得模糊、对比度下降.文中利用模拟仿真软件对水下图像进行处理,优化出一种基于不同颜色模型对比度修正的自适应直方图水下图像清晰化的有效方法.从实验结果的数据分析可以得出,通过对比度的调整实现了水下图像可视度的增强和图像细节信息的有效放大,由于光照不均匀带来的问题能得到有效缓解.     

一种改进的直方图均衡化图像去雾算法

针对直方图均衡图像去雾方法存在噪声被放大和图像失真较严重的问题,提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HIS颜色空间,将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,对饱和度S分量和亮度分量I分别做自适应直方图均衡处理.处理后的图像不但从视觉上看出对比度有了很大的改善,边缘细节保持较好,而且几种图像质量评估方法的计算结果也表明,改进后的算法比用直方图均衡化去雾后的图像质量从对比度、均方误差、信息熵、峰值信噪比以及协方差都有明显的提高.实验用了250组图像,得出的结果是PSNR提高18%以上,均方误差降低15%以上.     

基于多尺度二维直方图均衡化的医学图像增强方法

二维直方图均衡化(2DHE)算法可以使图像对比度在一定程度上得到提升,但是容易丢失图像局部细节,尤其是在高比特的医学图像中更易丢失.针对此问题,提出一种全新的医学图像增强算法模型(Lap-2DHE).该算法采用Laplacian金字塔对图像进行细节增强,然后用二维直方图均衡化算法对图像进一步增强.仿真实验结果表明:新方法不仅解决了原有2DHE方法中存在的细节丢失问题,还为包括高比特成像方式在内的医学图像提供了一种普遍可行和有效的处理方法.