浅析彩色图像增强原理及算法

图像增强指按特定的需要突出一幅图像的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，是图像处理的最基本手段，它往往是各种图像分析与处理时的预处理过程。     

基于递归滤波和自适应亮度响应的图像局部细节增强

为了改善低光照图像增强处理的质量和自然度,提出了一种基于递归滤波和自适应亮度响应的Retinex彩色图像增强算法.试验结果显示,相比其他增强算法,提出的算法能够有效增强低照度图像的局部细节,产生无伪影增强图像,并保持较好的自然度.     

图像均衡化方法研究及Matlab实现

一、图像增强处理技术 图像增强处理技术作为图像处理领域一利，重要的基本处理技术，它可以通过一定的局部增强或均衡化处理等技术使得难以辨认或模糊的图片提高清晰度，并增大局部对比度，以便从处理后的图像中提取大量有针对性的信息。     

图像均衡化方法研究及Matlab实现

<正>一、图像增强处理技术图像增强处理技术作为图像处理领域一种重要的基本处理技术,它可以通过一定的局部增强或均衡化处理等技术使得难以辨认或模糊的图片提高清晰度,并增大局部对比度,以便从处理后的图像中提取大量有针对性的信息。由于均衡化处理的优     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

用直方图加子波增强炭素材料X射线图像

针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意.     

基于模糊集理论的图像增强算法

红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点。因此,在对红外图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。传统的基于模糊集理论的Pal.King算法,在增强红外图像对比度的同时,丢失部分细节信息。在分析这一问题产生原因的基础上,结合图像反色和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的图像增强算法,新的算法不仅能够提高红外图像的对比度,而且能很好的突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,最重要是它能保持原始图像的细节信息。     

基于QPCA的彩色图像复制粘贴检测

目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方法.该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道及它们之间的相关性,能够有效提高篡改区域的识别度.运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块后对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域.实验结果表明,所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高.     

表面波和Retinex结合的水声图像增强方法

水下复杂信道环境以及各种干扰的存在使得声呐图像分辨率偏低,边缘细节不便于识别处理,传统增强算法大多直接进行增强处理而较少考虑去噪过程. 针对这一问题,该文分析了表面波分解和视网膜皮层图像增强原理,阐述了两者结合的可能性,并在此基础上提出了一种先采用表面波结合自适应阈值去噪处理,再进行多尺度Retinex增强的图像处理方法. 在仿真实验中将该方法与其他图像去噪增强算法分别进行比较,结果表明该方法在边缘细节保持及颜色保真方面具有优势,能够在获得更好的视觉结果的同时控制算法复杂度,有利于后续图像处理.     

应用二值图像信息隐藏技术实现彩色图像中的安全隐写

该文提出一种以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量.所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性.实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 bits时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性.     

基于四元数旋转的改进彩色图像加密算法

图像加密是信息安全领域的重要内容之一.为此,提出一种基于四元数旋转理论的彩色图像加密方案,并给出了四元数旋转的详细定义及图解,把彩色图像的3个颜色分量作为一个整体进行加密,以实现同步处理.首先将原始图像分解成两个相同尺寸的子图像,并转化成纯四元数矩阵;然后运用四元数的旋转变换性质由给定初始密钥迭代产生大量加密时所需要的密钥,并通过迭代循环的结构体系实现加密.实验结果表明,该方案能够获得较好的彩色图像加密效果,具有较强的安全性以及较快的加解密速度.     

基于DBAFFNet的低照度图像增强

针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题，提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先，设计自适应特征融合模块，在深层特征中融合更多细节和颜色信息；其次，构建通道及空间注意力模块，使网络着重于图像细节和颜色的恢复；最后，根据Retinex理论设计Poisson-Retinex损失函数，抑制图像的噪声，从而提高图像的增强效果。在多个数据集上的主观和客观对比结果表明，所提方法不仅能恢复增强图像的颜色和细节，而且能更好地抑制噪声，从而获得良好的增强效果。     

数字图像处理系统的开发与研究

设计了一个可视化图像处理程序,是以Window XP作为操作平台,采用Microsoft公司推出的开发Win32环境程序,通过Visual C++实现系统框架,实现了对图像的基本处理,如图像增强、正交变换、边缘与轮廓、二值形态学变换、图像分割、图像复原、图像压缩和编码等.     

色彩恒常性在彩色图像增强中的应用

将Retinex算法应用于彩色图像增强中,在分析MSRCR算法构成的基础上,针对灰度假设(GW)带来的问题作出了改进.改进的算法基于图像自身的直方图,对参数进行自适应的选取.实验结果表明,改进后的算法使彩色图像在演色性(Rendering)方面有了较大的提高,更符合人眼视觉系统的感知特性.     

基于QDCT马尔科夫方法的彩色图像拼接检测

提出一种基于四元数离散余弦变换(quaternion discrete cosine transform,QDCT)的拼接检测方案.该方案充分利用了彩色图像三通道之间的相关性,减少了图像彩色信息的损失.将彩色图像进行QDCT得到变换系数,然后使用四元数马尔科夫方法提取特征,最后用支持向量机检测拼接图像.使用图像库CASIA TIDE v1.0和CASIA TIDE v2.0进行实验,所得准确率分别达到98.75%和96.78%,表明该方法优于大部分现有方法.     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.     

Photoshop软件环境下色彩管理系统在彩色图像印刷中的应用

彩色图像印刷复制过程中，色彩管理系统都在其间影响着色彩的变化。色彩管理系统影响彩色图像印刷关键的操作主要集中在印前处理编辑阶段。因此，从印前处理入手，对Photoshop在处理图像的各个过程的具体应用中探讨了色彩管理系统在彩色图像印刷中的应用。     

显示图像清晰度的视觉感知研究

研究了清晰度差别的可视性,通过两次实验,邀请不同的观测者对不同清晰度的静态显示图像进行主观视觉评价,并应用统计学分析方法进行了分析.结果表明:文本图像的清晰度差别比自然彩色图像的清晰度差别更容易被分辨.另外,还分析了图像清晰度的视觉感知与显示器的对角线阶跃响应之间的关系,说明人的视觉对自然彩色图像的清晰度差别的可视性临界值相当于角分辨率为14 arcsec,而对文本图像则相当于5 arcsec.     

基于OpenCV的多重干扰点二维码图像检测研究

在快捷支付的生活中,手机扫描二维码图像时会因囊括其他非用户锁定的二维码而导致识别失败,用户需要重新扫描二维码才能解决该问题,降低了二维码使用的便捷率。本文提出了一种改进的轮廓定位检测方法,先将图像进行降噪处理和图像增强处理,然后再获取关键探测图形的位置,最后通过旋转与ROI区域选定生成标准二维码图像。实验结果表明,本方法可提高二维码图像的检测率。     

基于OpenCV的多重干扰点二维码图像检测研究

在快捷支付的生活中,手机扫描二维码图像时会因囊括其他非用户锁定的二维码而导致识别失败,用户需要重新扫描二维码才能解决该问题,降低了二维码使用的便捷率。本文提出了一种改进的轮廓定位检测方法,先将图像进行降噪处理和图像增强处理,然后再获取关键探测图形的位置,最后通过旋转与ROI区域选定生成标准二维码图像。实验结果表明,本方法可提高二维码图像的检测率。