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.     

基于直方图修改的图像增强技术

直方图修正是一种重要的数字图像增强处理方法,能够有效的改善灰度分布集中,动态范围狭窄缺少必要细节的图像,显著的提高图像的辨识程度。在理论分析的基础上,利用MATLAB软件对模糊图像进行直方图均衡化处理,增强了图像的视觉效果。     

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究

为了快速便捷地处理彩色图像,更好地增强图像,从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发,提出了直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法.通过MATLAB仿真实验,验证了算法的可行性.     

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。     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

直方图均衡化在图像处理中的应用

在进行图像增强的处理过程中,如何有效的增强图像是图像分析中的一个难点,这一步处理的好坏将影响到后面图像处理的效果。直方图均衡化是图像增强技术中非常重要的方法,它以概率理论作基础,运用灰度点运算来实现直方图的变换,从而达到图像增强的目的。     

直方图均衡化在数字图像处理中的应用

详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布,从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果,使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。     

图象的灰度直方图均衡化的实现

通过对灰度直方图进行修正的理论、建模、算法和程序的论述,说明如何实现图象的灰度直方图均衡化,达到图象增强的目的。     

变换的直方图均衡算法在图像增强中的应用

常规直方图均衡化增强后的图像在高灰度区有过亮的感觉．为此，本文对常规的直方图均衡化算法进行了改进，采用变换的直方图均衡化算法抑制这一缺陷．实验结果表明，变换的直方图均衡化算法较常规算法具有更好的效果．     

基于自适应邻域灰度直方图均衡的超声内窥镜图像增强

对超声内窥镜增强的方法进行了研究，利用邻域膨胀技术实现了自适应邻域直方图均衡，一定程度内避免了局部直方图均衡时对滑动窗口内所有象素点都进行统计的盲目性。尤其对局部窗口内的噪声点和局部窗口切割造成的不完整细节的象素点避免了统计，减少了增强后图像中的噪声，并将处理结果与全局直方图均衡、局域直方图均衡的结果进行比较分析。自适应邻域直方图均衡对细节的增强较好且对细节的保护也较好。     

基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用

基于直方图的图像增强是图像处理中常用的一种技术,对改善图像的视觉特征具有很明显的效果。本文主要讨论了直方图均衡化和规定化技术的相关原理,同时以一组灰度图像为例,得到了MATLAB处理前后的对照图像及其直方图。从实验结果可以明显看出:均衡化处理后的图像视觉效果得到了很大程度的改善,原始图像密集的灰度分布变得比较均匀,图像对比度明显增强。直方图规定化使图像中原来看不清楚的细节变得容易观察,视觉冲击感加强。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.     

基于直方图均衡的图像增强

讨论了直方图均衡构图像增强原理及对原理进行了证明，介绍了处理数字图像增强的具体过程和算法。以一个对比度较小构图像为实例得到其直方图，按照该算法对图像灰度曲直方图进行均衡使其近似均匀分布，处理后图像的对比度得到明显改善。     

一种基于累积分布函数变换法的直方图均衡化图像增强应用研究

直方图均衡化是图像增强预处理中的一个重要手段,它能有效改善图像显示清晰度或细节、纹理的显示状态。本文主要讨论了一种基于累积分布函数变换法的直方图均衡化处理技术,并给出了数学原理,同时利用MATLAB编程实现,并与利用系统函数均衡化后图像加以对比分析。     

保持B超图像灰度级的改进直方图均衡化算法

介绍B超图像以及对其进行图像增强的原因。对直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化原理作介绍,从理论上分析这3种算法吞噬灰度值的原因。提出一种保留灰度级不变的改进直方图均衡化算法。使用直方图均衡化、对数直方图均衡化、排序直方图均衡化和该文提出的改进算法对B超体模图进行图像增强实验,结果表明该文提出的改进算法在B超图像上的增强效果比直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化算法要好。     

基于直方图统计学的图像增强算法研究

针对图像的灰度特征可以通过统计矩进行定量描述的特点,提出了一种基于直方图统计学图像增强算法。该算法根据图像的全局灰度均值、方差及不同像素点子块灰度均值、方差,对符合增强条件的各像素进行增强,而对亮区不需增强的像素进行保留。因此,图像暗区的细节得以增强。实验结果表明,该算法增强了图像中所希望得到的细节。     

一个基于概率的数字图像直方图均衡化新方法

提出了一个基于概率的数字图像直方图均衡化新方法,该算法不但很好地解决了直方图均衡化的“过亮现象”,而且保留了经典算法的快速、自动化优点,有利于实现真正意义上的人工智能．最后通过实验仿真,并对算法的均衡化效果和时间复杂性进行了验证．     

基于直方图变换的弹痕图像增强技术及实现

对弹痕图像比对和识别系统中的一个重要问题弹痕图像增强进行研究,给出了基于直方图的弹痕图像均匀化和规定化2种增强算法.实验结果显示,这种算法对于暗、弱信号的弹痕图像的目标识别和图像增强有着良好的处理效果,尤其是组映射规则的规定化交换算法可与设计良好的规定直方图相结合,可实现图像局部对比度的增强.使一些原本观察不到的细节能变得清晰可辨.     

MATLAB和VC环境下图像处理效果比较

灰度直方图是图像预处理技术中涉及最广泛的基本概念之一,是图像最基本的统计特征,它反映了图像灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内达到分布均匀,以改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。本文介绍了直方图理论基础以及直方图的均衡化,以一个灰度图像为例,在MATLAB和VC环境下实现了灰度直方图的绘制与直方图均衡化处理,并对其效果进行比较。