基于深度卷积神经网络的低照度图像增强

针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本,将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间,保持色度分量和饱和度分量不变,利用DCNN对亮度分量进行增强,最后将HSI颜色空间转换到RGB空间,得到最终的增强图像。实验结果表明,与现有主流的图像增强算法相比,所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,改善过增强现象,而且能够避免色彩失真,主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。     

基于明度分量的Retinex-Net图像增强改进方法

当人们在低照度光照条件下拍摄图像时,图像通常会受到低可见度的影响.这种低可见度的图像不仅影响视觉效果而且对后续的使用造成诸多困难.为了解决低照度条件下图像可见度差,色彩偏差等问题,本文提出了一种改进的Retinex网络增强方法.该方法首先对低照度RGB图像进行HSV色彩空间变换,利用Retinex分解网络单独对明度分量进行分解增强,并通过上采样操作增大明度分量的分辨率.然后对色相分量和饱和度分量,运用最近邻点插值增大其分辨率,结合增强的明度分量转换回RGB色彩空间,得到初始增强图像.最后采用小波变换图像融合技术,与原始低照度图像进行融合,消除初始增强图像中的过度增强部分.实验结果分析表明,本文所提方法与原始Retinex网络方法相比,NIQE值平均下降了19.49%,图像标准差平均提升了41.35%.本文所提算法有望在安防监控、生物医学等领域得到有效应用.     

基于色调恒定的MSR图像增强算法

由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足,本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量,结合参量自适应的非线性函数调整亮度,依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明,本文算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且...     

基于色调恒定的MSR图像增强算法

由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足,本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量,结合参量自适应的非线性函数调整亮度,依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明,本文算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩自然、不失真且运行速度快.     

一种基于单尺度Retinex的雾天降质图像增强新算法

雾图增强是智能管理系统的一个组成部分,在交通管理系统、公路收费站、轮船、飞机场等场合有着广泛的应用场景。比较了对数函数、双曲正切函数、反双曲正切函数对雾天降质图像亮度分量的调节能力,证明双曲正切函数具有比对数函数更宽的亮度调节能力。在此基础上提出一种基于单尺度Retinex的雾天图像增强方法。该算法首先把图像从RGB彩色空间转换到HSV空间,保持色调分量不变,采用中心可自适应调节的双曲正切函数增强图像的全局亮度,局部细节非线性变换处理进一步提高图像的局部对比度,运用线性拉伸对饱和度进行调整,实现颜色补偿。实验结果表明该方法去雾效果显著,且颜色自然。实验还结合方差、熵和算法运算时间等参数,对该算法与多尺度Retinex算法作比较,验证了该算法在图像对比度、细节增强方面的优越性,且算法速度快,具有应用于实时图像处理的能力。     

基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法

为解决多谱段降质图像增强问题,提出了一种基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法.首先对图像饱和度使用自适应非线性拉伸函数进行拉伸,使增强后的图像色彩更加饱和、自然;接下来利用引导滤波算法提取出图像的光照分量,提出了一种基于细节特征的加权融合策略,利用光照分布特性构造了一种自适应Gamma校正函数对光照分量进行处理,并将其与利用对比度受限的自适应直方图均衡化方法处理后的光照分量以及原始光照分量进行融合;然后在反射分量校正时,构造了一种形态学操作函数来校正反射信息;最后合并光照分量和反射分量,并与处理后的饱和度分量和色调分量一起得到增强图像.采用主客观评价指标对可见光低照度图像、水下图像、高动态范围图像、沙尘暴图像、雾天图像和热红外图像6种降质多谱段图像实验结果进行分析比较,结果表明本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像细节信息、改善图像视觉效果,可应用于多种图像增强领域.     

基于神经网络的低照度彩色图像增强算法

由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。     

融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法

针对低照度图像对比度低、细节模糊等问题,提出了融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法.通过遗传算法寻找输入图像亮度通道的最优分割阈值,根据得到的阈值,将亮度通道划分为多个不同曝光级的子图.通过多阈值分块增强算法对所有子图进行评估,根据评估结果调整每个子图的亮度.最后使用多尺度融合方法将输入图像细节信息融合到亮度增强...     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。     

融合Retinex和离散小波奇异值分解的远距离目标图像清晰化

针对远距离成像系统获取的低照度降质图像增强问题,提出了一种融合Retinex和离散小波奇异值分解的图像清晰化算法。该方法首先利用自适应全尺度Retinex（adaptive full-scale retinex, AFSR）“粗”提取照度分量和反射分量,然后通过离散小波变换将所提取的图像反射分量分解为4个频率子带并估计出低频子带图像的奇异值矩阵,最后应用逆小波变换“精”重建图像。实验结果表明:所提方法处理后的低照度降质图像视觉增强效果较好,在图像对比度、信息熵、平均梯度和边缘密度等客观评价指标方面优于其他经典算法。     

Retinex-Based Fast Algorithm for Low-Light Image Enhancement

We proposed the Retinex-based fast algorithm (RBFA) to achieve low-light image enhancement in this paper, which can restore information that is covered by low illuminance. The proposed algorithm consists of the following parts. Firstly, we convert the low-light image from the RGB (red, green, blue) color space to the HSV (hue, saturation, value) color space and use the linear function to stretch the original gray level dynamic range of the V component. Then, we estimate the illumination image via adaptive gamma correction and use the Retinex model to achieve the brightness enhancement. After that, we further stretch the gray level dynamic range to avoid low image contrast. Finally, we design another mapping function to achieve color saturation correction and convert the enhanced image from the HSV color space to the RGB color space after which we can obtain the clear image. The experimental results show that the enhanced images with the proposed method have better qualitative and quantitative evaluations and lower computational complexity than other state-of-the-art methods.     

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量，提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割，在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性，将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域，以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数，调整目标图像子区域的亮度值，进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统，进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明，改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来，得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB，比Welsh算法平均提高2.63 dB。     

修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强

介绍了修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强方法,引入了非线性变换函数修正彩色图像的照射分量和反射分量。由于全局对比度增强函数能够拉伸图像的照射分量,所以改善了全局视觉效果。非线性S型函数对较大和较小的反射分量值改变较小,对中间值改变较大,从而改善了图像的局部对比度。在RGB彩色空间和其他色度亮度彩色空间中的处理结果都没有出现彩色失真的现象。     

基于Retinex理论JPEG2000压缩图像增强方法

在增强压缩图像过程中,采用传统图像增强方法存在细节恢复困难,易产生块状效应等局限性,针对此问题,本文将Retinex理论引入JPEG2000压缩框架中,提出一种新的JPEG2000压缩图像增强方法.它将小波变换后的低频系数看作入射光分量,高频系数看作反射光分量,通过对低频系数进行两次非线性映射,来调整场景光照的动态范围;通过调整高频系数,提高对比度,实现图像细节的整体拉升;通过判断各子块的活动性,自适应来修改亮度量化表,达到可以保留更多的细节,抑制块状效应的目的.实验结果表明,该算法在增强效果、压缩质量等方面都有着较好的优势.     

基于照射_反射模型和有界运算的多谱段图像增强

根据多尺度照射_反射模型, 结合广义有界运算模型和引导滤波, 能够有效地解决多谱段降质图像的增强问题. 算法采用自适应的引导滤波核函数作为环绕函数, 估计反映图像整体结构的不同尺度的低频照射分量; 利用有界广义对数比(general log-radio, GLR)模型加法代替Retinex理论中的对数变换运算; 再由GLR模型减法去除照射分量, 将不同尺度的反射分量从原始图像中分割出来; 对不同尺度反射分量的有效信息采用有界GLR模型乘法和加法进行融合, 有效地避免光晕伪影现象及越界现象的发生, 得到多尺度反射分量图像, 即最终的增强图像. 通过对可见光波段的低照度图像和雾霾图像、红外图像、X光医学图像四组多谱段降质图像实验分析, 以对比度和信息熵作为评价指标, 与同类算法进行了图像增强效果的定性和定量对比, 结果表明本文算法增强后的图像纹理和边缘细节更加丰富、对比度更高、视觉效果更佳, 可广泛地应用于多种图像增强领域.     

Global brightness and local contrast adaptive enhancement for low illumination color image

An adaptive enhancement algorithm is proposed in the paper for low illumination color image which is low brightness and low contrast. The algorithm is realized through three steps: the global brightness adaptive adjustment, locally adaptive contrast enhancement and color restore. Experiments show that the brightness and local contrast of low illumination color image can be effectively enhanced. The details, especially in the dark region of enhanced image are more prominent and the enhanced image is more vivid than some other methods for low illumination color image enhancement.     

基于低照度三基色图像去噪及融合彩色图像增强方法研究

现有的各类彩色图像增强方法,主要用于对光照不均匀或弱光条件下已获取的彩色图像进行直接增强,而低照度彩色成像系统获取的彩色图像是由单独采集的三基色图像融合而成。为此提出了基于低照度三基色图像去噪及融合彩色图像增强方法。利用小波变换对低照度条件下独立采集的三基色图像进行去噪;然后将去噪后图像融合成彩色图像,将彩色图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;在HSV空间对V进行MSR增强,再对增强后的图像进行S调整;最后再将其转换回RGB颜色空间。采用客观评价方法对选取的去噪增强后图像进行了评价。结果表明:经过去噪和增强后的彩色图像在均值、方差和熵3项指标上均优于三基色直接融合的彩色图像,平均提高幅度为均值11.37%、方差8.46%、信息熵0.44%。该方法可移植到低照度彩色成像系统中,对成像质量的提升具有指导意义。     

Retinex彩色图像增强理论的物理思考及其截断区间对图像质量的影响

指出了Retinex彩色图像增强理论的物理意义,在对数空间中,将原图像减去高斯函数与原图像的卷积,其物理本质是除去了原图像中的平滑的部分,突出了原图像中的快速变化的部分,而且高斯函数越尖锐,越是突出图像中的细节,高斯函数越平坦,图像色调保持得越好,多尺度Retinex综合了不同高斯函数与原图像进行卷积的优点。研究了多尺度Retinex标准差截断法,结果是,以多尺度Retinex处理后的图像强度在其平均值附近1倍标准差截断后再拉伸得到的图像,普遍好于以2倍、3倍标准差截断后再拉伸得到的图像。