基于色调映射和暗通道融合的弱光图像增强

针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有亮度低、对比度低和细节模糊等问题,提出了一种基于色调映射和暗通道融合的弱光图像增强方法.首先,根据弱光及其反转图像的特点,提出面向弱光图像的透射率估计方法,进而获得场景深度信息,并将其融入色调映射函数设计;同时利用暗通道图像区分光源区域,以修正色调映射函数参数,使其能够根据场景深度自适应调整图像亮度;另一方面,增强后的暗通道图可有效突出图像的细节信息,将经过色调映射后的V通道图像和暗通道图进行加权融合,得到最后的增强结果.实验结果表明,本文方法不仅显著改善图像亮度、增强对比度、恢复出更多的图像细节,还能有效去除块效应和晕轮伪影,视觉效果理想.     

一种基于对比度增强的图像显著性检测方法

在视觉注意机制下,图像显著性表现为人眼对图像中部分区域的重视程度,但采用频率调谐(frequency tuning,FT)算法进行图像显著性检测时,出现显著区域亮度不均匀、细节信息不明显等问题。针对上述问题,提出一种基于对比度增强的图像显著性检测方法。该方法将输入图像进行全分辨率对比度增强处理,通过高斯带通滤波器筛选出显著性区域,然后将Lab颜色空间分解成3个特征通道并做归一化处理,利用各通道的能量占比进行动态权值融合得到最终显著图。结果表明,该方法提高了目标轮廓及内部细节信息的清晰度,明显地突出显著区域,更易于目标的检测与识别。     

基于CLAHE的X射线行李图像增强

提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)的X射线行李图像增强算法.首先使用一种背景区域快速填充方法降低背景噪声的干扰,然后采用CLAHE技术增强图像的对比度,最后采用一套组合锐化方案增强图像的细节.实验结果表明,使用所提方法能够快速有效地增强X射线行李图像的对比度,突出行李物品的细节.     

一种改进的基于频域的红外图像细节增强方法

在传统红外图像增强算法的基础上,给出了一种红外图像细节增强方法,以加强红外图像的细节特征,提高图像的识别精度.首先,对原始红外图像进行傅立叶变换,然后通过频域高斯滤波及反傅立叶变换得到低频图像和高频图像;其次,对低频图像采用对比度受限的自适应直方图均衡处理得到低频增强图像,对高频图像进行非锐化掩蔽及灰度变换得到高频增强图像;最后,将低频增强图像与高频增强图像进行加权融合,实现对红外图像的细节增强.     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于透射率归一化的弱光图像增强

针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有低信噪比、低对比度、强噪声等问题,在暗原色先验理论去雾框架下,提出了一种基于透射率归一化的弱光图像增强方法.首先,针对弱光图像的特点,简化弱光图像增强模型;然后,用点暗原色取代块暗原色求取透射率,并利用局部维纳滤波进行细化,以保留更多图像的细节;最后,由弱光图像直接对透射率进行归一化即可得到增强图像.实验结果表明,该方法运算简单,可有效增强弱光图像,且能保留更多的图像细节.     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于灰度DAG熵最大化量化分辨率医学图像增强

为提高医学图像增强的清晰度和对比度,并提高计算效率,提出一种基于灰度有向无环图(DAG)熵最大化量化分辨率医学图像色调增强算法.首先,采用简单的分段自回归(PAR)模型进行图像目标恢复,并考虑到模数转换的误差利用全最小二乘算法进行PAR模型参数估计,获得高分辨率图像恢复直方图模型;其次,针对可能存在的对比度过低问题,将上述获得的最小二乘算法约束优化问题,建模为DAG中的最大权重路径问题,构建了色调保持最大熵图像增强过程约束优化模型,并通过DAG图Monge定理特性实现计算复杂度的降低;通过上述两个步骤,实现了医学图像增强过程中图像细节和对比度的同步增强,仿真实验显示所提算法可提供更为有效的医学图像增强效果.     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

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.     

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.     

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.     

非均匀光照条件下的水下图像增强算法

自然水域非均匀光照环境中,针对图像存在模糊、对比度低、颜色失真等退化现象,提出一种视觉显著性分割和Retinex算法相结合的水下图像增强方法。首先,依据图像的亮度、色度和方向特征得到图像显著图,进而分割出前景区域和背景区域;然后,基于Retinex算法分别对两区域增强处理,并对背景区域进行二次增强;最后,采用泊松融合算法得到两区域增强后的合成图像。实验结果表明,提出的算法提高了水下非均匀光照条件下的图像清晰度,与其他算法相比,具有更好的性能。     

基于小波变换的低照度图像增强算法

针对光照不足或均匀性较差的图像,传统增强算法容易导致敏感细节信息丢失或高亮度信息饱和等问题,文章提出基于小波变换的低照度图像增强算法,对不同频率特性采用不同的增强系数进行分层处理以达到图像增强的目的.实验结果表明,该算法在增强图像对比度的同时更多地保留了场景细节信息.     

基于暗原色先验的低照度图像增强

低照度图像亮度低、对比度低、细节信息缺失,对后续处理造成不便。针对这种情况,提出一种基于改进的暗原色先验低照度图像增强算法。采用输入图像暗通道的最大值估计大气光值,并用输入图像暗通道替代用大气光值来归一化输入图像,以其暗通道估计透射率,提高了算法效率。对输入图像取反,得到一副类似雾化的图像,用暗原色先验去雾,将结果再次取反,得到增强图像。暗原色先验会放大图像噪声,引入导向滤波实现保边去噪。实验结果表明,算法能有效增强低照度图像,提高图像亮度、对比度和突出图像细节信息。     

基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法

沙尘天气的日益增多严重影响了获取图像的质量,相对于晴朗天气下获取的图像,沙尘图像存在清晰度和亮度偏低、色调偏黄等低质图像特点,已有的图像增强算法并不能完全解决这些问题.针对上述问题,提出了一种基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法.首先,利用伽马校正解决由于固体颗粒导致图像亮度偏低的问题;其次,通过动态阈值法校正沙尘图像色调偏黄的问题;最后,利用所提改进去雾算法提高图像的对比度.实验对比结果表明,所提算法利用多个特征增强不同程度的沙尘图像,保留较多的图像细节,校正图像的色偏问题,大幅度提高了图像的对比度,对沙尘图像增强效果明显.     

基于区域对比的图像显著目标检测

针对具有杂乱背景图像的显著目标检测问题,提出了一种无需任何先验知识,通过分析计算区域平均显著值的对比度来提取显著目标的方法.根据显著图,计算出显著目标的最小边界框与其周围区域的显著性差异,且通过折半查找的方法加快搜索的收敛速度.结果表明,该算法能迅速检测出与人类视觉感知结果一致性较高的显著目标区域.     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.