一种基于修正直方图的图像增强算法

针对雾天降质图像对比度低的问题,提出了一种基于修正直方图的图像增强算法。统计图像的直方图时,每个像素分为两部分,一部分累加到当前像素灰度级,剩余部分按灰度级平均分配,实现直方图的修正,然后根据修正直方图产生灰度映射函数,由于每个像素只有一部分累加到当前灰度级,这样可以避免局部图像的过度增强。实验表明,该算法比经典的直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法有更好的增强效果。     

视觉注意机制在图像增强中的应用研究

将视觉注意机制引入到直方图构造中,并在此基础上提出了一种新的基于灰度级信息量直方图的图像增强算法.该算法利用Itti视觉注意计算模型对图像的显著性进行分析,获得全局显著图;然后,将全局显著图划分为若干等大的子区域,求取各子区域的平均显著值,并做归一化处理,得到子区域的加权统计系数;再将各子区域的灰度级加权统计值相加,得到灰度级信息量直方图;最后,依据直方图均衡化的映射函数,调整灰度级的动态范围.实验结果表明,该算法明显优于经典的GHE算法和AHE算法,具有满意的视觉效果.     

基于灰度冗余图像融合增强研究

为了改善原图像直方图像素灰度分布集中于低灰度级,与经过常规直方图均衡化处理的图像直方图像素灰度分布集中于高灰度级且均具有灰度冗余的图像增强效果,提出了一种新的图像增强算法.对原始图像进行常规直方图均衡处理,并对原始图像与进行了常规直方图均衡处理的图像分别在尽可能大的范围内进行映射,使两者变换后都尽可能去除灰度冗余而有较大的动态范围.取变换后的两图像各自的优点,融合成一幅效果最好的图像.实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于分段直方图变换的图像非线性增强

针对可见光图像的特性,依据图像的灰度性质与概率密度,提出一种分段直方图灰度图像非线性增强法.根据图像灰度的性质,将图像灰度级分成背景段、过渡段和目标段,由灰度级的累计概率密度,分别构造三部分灰度级的变换函数,压缩背景段灰度差,保持过渡段灰度差,提高目标段灰度,避免图像过度增强,提高了图像的清晰度.以低对比度的可见光图像进行验证,实验结果和理论分析证实了此方法的合理性和有效性,表明此方法不仅实现了图像增强,保留了图像零灰度级附近的灰度,而且减少了细节信息的损失,避免了直方图均衡化和直方图双向均衡化方法中图像过度增强的现象,提高了图像清晰度,获得更加符合人眼视觉的增强效果.     

基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点, 提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法. 该算法通过自适应地选择平台阈值, 对红外图像进行增强处理, 克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点, 同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法, 便于实时实现. 理论分析和仿真结果均表明, 该算法对红外图像具有很好的增强效果, 可较好的抑制背景的增强, 突出目标.     

自适应加权直方图均衡化的红外图像增强

鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷,提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数,其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根,适当地提升频次较小的直方图,而适当压制频次较大的直方图。用自适应加权系数对各个灰度级的直方图频次进行加权后,进行直方图均衡化处理,最后经灰度级映射得到增强图像。实验结果显示,相对于现有的方法,本方法的增强图像对比度更高,边缘细节信息更丰富,信息熵、平均梯度和标准差分别比现有方法高出0.23、2.2和3.7以上。因此,本文方法的红外图像增强效果优于最新提出的现有方法。     

一种水下对空成像图像增强算法

针对水下对空成像图像的低对比度增强问题,在对两种直方图均衡化技术详细分析的基础上,提出了一种改进的直方图均衡化的快速算法.该算法将图像划分为不同子区域,计算子区域的均衡化函数,然后设置移动子块的大小和移动步长,最后采用插值方法实现图像的平滑处理.该算法在较好地突出图像细节信息、消除块状效应的同时,避免了复杂的数学运算,取得了较好的效果.     

一种可控的视频图像动态对比度增强算法

为增强显示设备进行视频信号显示时的图像对比度,提出了一种幅度可控的动态对比度增强算法。该算法利用一组归一化线性直方图数据和输入图像的归一化灰度直方图数据的结合,实现对输入图像的权重化直方图均衡化处理,进而达到幅度可控的动态对比度增强效果。该算法可以通过控制对比度增强幅度来避免传统直方图均衡化产生的过增强现象。将基于该算法的实时图像处理器应用于50英寸AC PDP上,实验结果表明,其对比度获得显著提升,并且能够根据外部接口的调节实现幅度可控的对比度增强效果。     

基于改进型平台直方图的红外均衡化算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于改进型平台的直方图均衡算法。在设置统计上限平台阈值的基础上,设置了累计直方图上限阈值,并用修改的映射函数算法对图像进行均衡化处理。算法中的上限统计平台阈值对噪声进行了适当抑制,累计平台阈值自适应控制映射动态范围,从而克服了平台直方图均衡化对动态范围较窄的红外图像过分拉仲的缺点。相对平台直方图的均衡算法,该方法能够对多种复杂场景增强图像整体效果,在抑制噪声的同时较好地保持了图像细节。     

基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术

根据红外图像的特点,提出了一种基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术.该技术通过对图像灰度直方图的统计,设定适当的阈值,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到阈值灰度级,然后将有效灰度级在整个可显示灰度级范围内作等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时,实现了对有效图像灰度级的无损均衡,提高了图像质量,并能实现实时处理.     

基于NiosII的红外图像灰度变换系统设计

提出了一种基于NiosII的红外图像灰度变换设计方案,并详细介绍了红外图像灰度变换算法以及系统硬、软件设计以及实现方法。针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡的红外图像灰度变换算法,并在CycloneII系列FPGA上实现了该算法,其处理单元采用嵌入式处理器软核NiosII。实验结果表明,该系统能很好地实现红外图形灰度变换,并在一定程度上抑制了背景,提升了目标。     

Image enhancement via Median-Mean Based Sub-Image-Clipped Histogram Equalization

This paper presents a robust contrast enhancement algorithm based on histogram equalization methods named Median-Mean Based Sub-Image-Clipped Histogram Equalization (MMSICHE). The proposed algorithm undergoes three steps: (i) The Median and Mean brightness values of the image are calculated. (ii) The histogram is clipped using a plateau limit set as the median of the occupied intensity. (iii) The clipped histogram is first bisected based on median intensity then further divided into four sub images based on individual mean intensity, subsequently performing histogram equalization for each sub image. This method achieves multi objective of preserving brightness as well as image information content (entropy) along with control over enhancement rate, which in turn suits for consumer electronics applications. This method avoids excessive enhancement and produces images with natural enhancement. The simulation results show that MMSICHE method outperforms other HE methods in terms of various image quality measures, i.e. average luminance, average information content (entropy), absolute mean brightness error (AMBE) and background gray level.     

基于FPGA的实时图像增强设计

局部直方图均衡是以全局直方图均衡化方法为基础,对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数,然后仅应用在该中心点处。为了提高算法的运算速度,特别是在处理视频图像时,采取传统的DSP的设计方法在速度上很难满足需要,因此,利用FPGA实现是一个很好的选择。为使局部直方图均衡方法能够在FPGA上具体实现,从空间域的角度改进了图像灰度直方图均衡算法,并利用VHDL语言对算法进行了完全可综合的RTL级描述,最后在硬件平台上验证了结果。     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。     

基于动态直方图均匀化的对比度增强方法

为增强显示设备进行视频信号显示时的图像对比度,提出了一种动态直方图均匀化算法,该算法根据对比度增强系数可实现在不同灰度范围内的直方图均匀化,达到不同程度的对比度增强效果。同时为减少进行对比度增强所需的帧存储器,开发出了一种快速简单的输入视频图像帧间相似性检测方法及电路实现,当判定输入视频图像具有相似性时,后续帧的图像采用前面输入图像的对比度增强映射函数。仿真结果表明,提出的对比度增强方法能根据对比度增强系数实现不同程度的对比度增强,有效地提高了显示设备的图像显示质量。     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

基于模糊逻辑的彩色图像增强

彩色图像的对比度增强具有较强的工程应用价值,提出了一种简单高效的彩色图像增强算法。该算法基于模糊逻辑理论,配合使用RGB和HSI彩色模型,并依据使对比度变换误差最小的原则,调整灰度变换系数。实验结果表明,该方法的增强效果优于传统的直方图均衡,运行效率高,具有实用价值。