钢板表面缺陷图像非均匀光照校正及分割算法

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的自适应校正,再将校正后的光照分量与原有的反射分量融合得到光照均匀的新图像.最后采用遗传算法选择最大熵阈值进行缺陷分割.结果表明:钢板表面缺陷图像的非均匀光照得到了有效改善,缺陷细节得到了较好保持;图像阈值分割缩短了寻找阈值的时间,能够有效检测出钢板表面的多种缺陷.     

基于双伽马函数的煤矿井下低亮度图像增强算法

针对井下视频图像存在整体偏暗,照度不均匀,对比度低等问题,提出一种基于双伽马函数的煤矿井下低亮度图像增强算法.该算法利用具有边缘保持特性的引导滤波获取低亮度图像的照度图,然后在伽马函数的基础上构造双伽马函数,针对照度图的分布特性对其进行调整,从而提升低亮度区域的照度值并抑制局部高亮度区域的照度值.相比于HE算法、MSR算法、NPEA算法以及CLAHE算法,本文算法处理效果在信息熵、对比度、清晰度等方面都优于上述算法.本文提出的算法能够有效提升图像的亮度,同时避免局部亮区域的过度增强现象的产生,提高了井下图像整体的视觉效果,显示了本文算法的优越性.     

基于幂律变换的MSRCR矿井图像增强算法

针对复杂矿井图像亮度不均的问题,提出基于幂律变换的MSRCR图像增强方法(Plt-MSRCR)。首先,对图像进行自适应直方图均衡化处理,将RGB空间转换为HSV空间,利用自适应最大类间方差(OTSU)将V分量分割为高低灰度等级分量V_H和V_L;其次,对V_L进行自适应CLAHE处理来拉伸灰度等级,对V_H进行阈值分割,得到高低亮度分量V_HH和V_HL;再次利用Plt-MSRCR算法完成V_HL分量的灰度拉伸和亮度抑制,得到调整后的V_HLnew;最后,将所有V分量进行融合,对S分量进行伽马校正,融合重组成RGB图像。实验结果表明,该算法能够有效解决矿井下光照过低、光照较低和光照不均对图像的影响,对暗区域亮度增强的同时保证了增强亮度的均匀性和图像的清晰度。相较于其他同类算法,该算法在信息熵、平均梯度和标准差方面效果和性能更好。     

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.      

基于光照分量提取的光照不均匀图像校正

针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。     

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.     

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。     

一种无边缘增强效应的羽毛图像光照校正算法

针对一般的图像光照校正算法会增强光照边缘特征,降低缺陷检测的准确率这一问题,提出了一种基于Retinex的自适应平滑改进算法。首先构造了一个新的传导函数,并且证明了传导函数的参数无论如何取值,算法不具有明暗边缘的增强效应,使得光照校正后羽毛纹理没有被增强;然后结合羽毛图像的特点,对局部不一致性的测量指标进行了改进。实验结果表明改进后的算法较好的满足了羽毛图像光照校正的需求,有效的提高缺陷检测的准确率。     

基于图像识别的实验室利用率管理系统

实验室利用率是衡量实验室管理的一项重要指标,但目前高校实验室及设备使用情况的统计仍以人工记录为主.通过将人脸识别技术、二维码识别技术以及物联网技术结合,在实现对实验室人员及设备管理的同时可以实时获取实验室利用率.同时针对实验室光照不均匀问题,通过基于改进二维伽马函数的光照自适应调整算法对图像光线进行矫正,大幅度提高不均...     

基于空域的光照不均匀图像的增强和校正

针对光照不均匀引起的图像质量欠佳的问题,提出采用空域同态滤波处理使得图像偏暗部分得到增强的新方法:利用多尺度高斯函数提取出光照分量,采用光照分量与灰度图像融合的方法,校正图像过亮部分和偏暗部分。对于真彩色图像,先将图像由RGB空间转换到HSV空间,然后对亮度分量进行同态滤波和校正处理,最后将处理后的图像由HSV空间转换回RGB空间。仿真实验结果表明,对于光照不均匀的图像,采用空域同态滤波方法,具有容易实现、速度快等优点,能够取得较满意的处理效果。     

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。     

基于加权小波分析的遥感图像融合算法

提出一种基于加权小波分析的遥感图像融合算法. 首先在光照色度饱和度空间上提取多光谱图像的光照强度分量, 对光照强度分量进行主成分分析获得修正的光照强度, 再将修正的光照强度与小波分析高频区域进行加权融合, 最后进行小波分析与光照色度饱和度空间逆变换获得遥感图像的最终融合结果. 该方法有效解决了在低频空间分辨率与高频空间分辨率的图像融合过程中, 小波分析方法丢弃低频分量易产生分块模糊现象, 且主成分分析方法易产生光谱图像信息域失真的问题. 在不同场景遥感图像的融合上进行仿真实验, 结果表明, 该算法在一定程度上解决了图像融合后边缘模糊、 融合结果中出现模糊块状阴影等问题, 并在清晰度、 纹理细节和真实性上获得了较大提升, 且能针对不同的融合需求调整合适的加权系数, 使遥感图像的融合达到最佳效果. 在光照色度饱和度空间, 加权小波分析进一步提升了遥感图像融合的效果, 不仅充分表达了各种遥感图像的细节, 而且能较好地保留原始光谱信息.     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

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.     

基于Retinex理论的电子内镜图像增强算法

为解决电子内镜图像亮度较暗、光照不均匀和对比度较低的实际问题,提出一种基于Retinex理论的电子内镜血管图像增强算法.算法基于图像差分L₁、L₂范数的特性和对光照进行纹理抑制的实际需求,建立Retinex理论的优化表达式;使用变分法进行求解以获取图像的光照分量与反射分量,分别进行光照矫正和细节拉伸;使用改进的对数直方图均衡调整图像颜色通道比例,提高血管图像的对比度.Matlab测试实验表明,该算法能较好增强电子内镜图像,与同类型算法相比,各评价参数有不同程度提高,具有一定的实际应用价值.      

基于特征图规正的虹膜图像自适应Gamma校正方法

在虹膜图像采集过程中产生的光斑使得整幅虹膜图像的照度不均匀。为了消除照度不均匀对特征提取的影响,本文提出了一种基于特征图规正的自适应Gamma校正方法。该方法将虹膜图像的特征图作为Gamma校正的依据,把距离因素考虑到Gamma校正中,而且利用模拟退火算法实现了关键值Gamma的自适应调整。该方法使Gamma值的变化更加趋于合理,提高了Gamma矫正对光照变化的适应能力,避免了较正后图像的失真。实验证明该方法不仅可以尽可能的提高图像的质量,而且对校正后的图像进行边缘提取,可以获得更加清晰连续的边缘。     

噪声图像分割的全局凸优化变分模型

基于二值标记函数及图像噪声分布模型建立了两相图像分割的全局凸优化变分模型。其能量泛函的数据项基于通用的概率分布函数,分割轮廓线的长度用标记函数的总变差近似。在交替优化过程中,当区域参数估计出后,采用凸松弛和阈值化技术计算标记函数实现全局优化,并设计了该全局凸优化模型的快速Split Bregman算法。作为实例,本文实现了基于高斯分布、瑞利分布、泊松分布及伽马分布模型的两相图像分割。     

自然光图像反射分量分离

针对传统方法不能直接去除自然光图像高光的问题,提出了一种基于多通道梯度一致性的反射分量分离方法.首先依据多通道梯度一致性检测同质高光像素、并构建反射分量分离张量.然后用反射分量分离张量对图像梯度进行变换,将其分解为镜面反射分量梯度和漫反射分量梯度.最后从漫反射分量梯度重构出估计的漫反射分量.实验结果表明该算法可直接去除自然光图像高光而不需预先估计光源色度,简化了自然光图像反射分量分离过程,并能更准确地去除归一化图像的高光.