基于色彩恒常理论的图像去雾技术

针对户外图像采集处理系统，讨论了1种有效的图像去雾方法。由于雾退化图像对比度较低，从图像增强角度入手，将雾的退化作用等效成景物的照度变化，根据色彩恒常理论，采用Frankle—McCann Retinex（FMR）算法进行图像去雾处理；结合人眼对亮度的指数视觉特性，采用软复位算法对其进行改进。仿真分析表明，改进后的算法可以有效增强雾退化图像的对比度，获得满意的视觉效果。     

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。     

一种基于粗集理论对雾天图像增强的研究

由于雾天有光亮条件的干扰,雾天拍摄的图片经常都有很严重的图像降质;针对雾天图片的退化情况,文章提出了一种基于粗集理论在空域采用3×3滑动窗口的图像增强方法,通过对实物照片的处理表明该方法在图像增强效果和时间复杂性方面均优于传统图像增强方法,在重现原图的基础上能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

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YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法

通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。     

一种基于HSV颜色空间的图像检索方法

基于内容的图像检索是多媒体检索研究的前沿课题,利用颜色特征作为索引进行检索是其最重要的技术。本文提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,选取符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非等间隔量化,然后建立全局颜色直方图表示图像的颜色分布特征。为了弥补全局颜色直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文中又提取了图像的另一种颜色特征,即分块的颜色矩,它的距离度量为其特征矢量的比值相似度。最后综合利用上述两个特征对图像共同检索。实验结果表明,综合利用两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

基于高通滤波器的图像增强方法(第二次修改稿)

分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时,较好的保持图像细节,对图像噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

基于多尺度Retinex理论的彩色图像增强算法

提出一种基于Retinex理论的图像增强算法,Retinex理论的实质就是从图像I中获得物体的反射性质R,即抛开入射光的性质获得物体的本来面貌,对多尺度的Retinex理论算法进行改进,即将直方图均衡化算法用于多尺度的Retinex算法中.通过该方法得到的图像具有色彩逼真、动态范围大等特点.实验表明该算法确实对彩色图像起到增强的效果.     

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,...     

基于有限维线性模型的监督颜色回归恒常性算法

提出了一种监督颜色回归恒常性算法，可将某种光照条件下获得的颜色值转换到囊先确定的标准光照下的颜色值，该算法基于表面反射的有限维线性模型，利用多元线性回归方程的最小二乘法求解转换矩阵和修正矢量，给出了算法的基本思想和实验结果，同以前的算法相比，本算法应用条件几乎不受限制，且简洁有效。     

基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法

为提高雾霾图像的清晰化程度,采用暗原色先验方法与多尺度Retinex(MSR)算法相结合的方式,提出基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法.首先,采用暗原色先验方法对协雾霾图像进行物理意义上的去雾,雾霾图像细节得到增强;其次,将处理后的雾霾图像作为MSR算法的原始输入图像,雾霾图像对比度与平均亮度增大.仿真实验表明,该算法处理的雾霾图像对比度得到增大,图像平均亮度适中,总体效果较好,可在一定程度上提高雾霾图像的清晰度.     

基于颜色恒常的照度准不变边缘分类算法

现有的照度准不变边缘分类算法在标准光源下分类效果较好,但是该算法没有考虑光源颜色的影响,而实际上光源颜色对算法的分类效果影响很大,因此提出了一种基于颜色恒常的照度准不变边缘分类算法.该算法首先估计光源颜色,然后用估计出的光源颜色参数矫正照度准不变边缘分类算法.与传统的照度准不变边缘分类算法相比,该算法由于能估算出光源的颜色,所以当光源颜色发生改变时,矫正以后的照度准不变分类算法仍然对光照颜色改变具有鲁棒性.实验结果显示,基于颜色恒常的照度准不变边缘分类算法,在光照颜色变化的情况下,不仅能检测出更多的边缘,噪声点更少,而且检测的边缘更准确,稳定,线条更光滑连续.     

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.     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。