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FPGA的近红外实时透雾成像方法

针对雾天图像的退化现象,提出采用近红外波段成像和视频图像处理技术相结合的透雾成像方法。根据视频图像相邻两场直方图相似性特点,提出了改进的直方图均衡化算法处理雾天降质图像。改进算法简化系统结构,降低逻辑设计复杂度,节约了高速存储器部分硬件资源。算法经过MATLAB仿真验证,并在FPGA视频图像处理平台上硬件实现。实验证明改进算法增强雾天图像的同时满足标准视频图像处理25帧/秒的实时性要求,结合近红外波段透雾能力使雾天能见距离提高1.5倍以上。     

一种基于直方图非线性变换的图像对比度增强方法

针对可见光图像的特性,提出一种基于直方图分段非线性插值的对比度增强处理技术.通过将整幅图像分为背景段、过渡段和目标段,依据各部分的特点分别对不同的灰度段采用直方图非线性拉伸,即根据各段直方图的分布特性进行图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸,并采用基于冗余去除的灰度均衡方法实现图像增强.实验结果表明,该技术有效地增强了图像的对比度,同时抑制了背景噪音.     

多子直方图均衡微光图像增强及FPGA实现

针对微光图像对比度低,目标难以识别的问题,对微光图像增强算法进行了研究。提出了一种多子直方图均衡增强算法,该算法首先将直方图按面积平均分割成4个子直方图,利用平均像素数量作为阈值切割直方图降低过度增强现象,然后加入尺度因子对动态范围进行调整,最后分别对子直方图均衡得到增强效果。此算法用Verilog语言在现场可编程门阵列（FPGA）上具体实现,并给出了主观和客观的评价,改进算法能产生更清晰的图像,在硬件平台上也能实时显示增强效果,一帧图像处理时延约为0.45 ms。实验结果表明,改进算法不会产生饱和、噪声放大的现象,图像细节保持较好,满足视频图像处理实时性要求,得到了具有较好视觉效果的增强图像。     

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。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

一种基于频域的红外图像去底纹动态压缩算法

红外传感器的前端采用高精度的A/D采样芯片具有14位的高动态范围,而显示设备一般支持256个灰度等级,只有8bit的数据带宽。为保留图像的高动态范围并同时保留重要的低对比度的细节,提出了一种新的基于直方图的红外图像动态压缩算法。通过频域分离完成低对比度细节保留和增强,以及通过时域动态范围拉伸实现背景和目标细节分离的策略,很好地解决了保留较强的细节对比度和大幅度动态范围缩减的矛盾需求。实验结果表明,相较于传统直方图方法,基于新算法的红外图像获得了具有良好细节表现能力的全局性映射压缩,较好地抑制了图像中的底纹,消除了图像的不均匀性。     

一种基于频域的红外图像去底纹动态压缩算法

红外传感器的前端采用高精度的A/D采样芯片具有14位的高动态范围,而显示设备一般支持256个灰度等级,只有8bit的数据带宽。为保留图像的高动态范围并同时保留重要的低对比度的细节,提出了一种新的基于直方图的红外图像动态压缩算法。通过频域分离完成低对比度细节保留和增强,以及通过时域动态范围拉伸实现背景和目标细节分离的策略,很好地解决了保留较强的细节对比度和大幅度动态范围缩减的矛盾需求。实验结果表明,相较于传统直方图方法,基于新算法的红外图像获得了具有良好细节表现能力的全局性映射压缩,较好地抑制了图像中的底纹,消除了图像的不均匀性。     

基于自适应平台阈值和拉普拉斯变换的红外图像增强

针对红外图像对比度低和边缘模糊的特点,提出了一种结合自适应平台直方图均衡化和拉普拉斯变换的方法。采用双数字信号处理器(DSP)并行处理,其中一片DSP采用自适应平台直方图均衡化的方法获得对比度增强后的图像;另一片DSP则进行拉普拉斯变换获得原始图像的边缘图像;最后由第二片DSP完成两幅图像按系数相乘后的叠加融合。实验结果表明:该算法增强效果和实时性较好,处理频率可达50 Hz,既提高了图像对比度又清晰了图像边缘,是提高图像对比度和边缘清晰度的高效算法。     

基于自适应平台阈值和拉普拉斯变换的红外图像增强

针对红外图像对比度低和边缘模糊的特点,提出了一种结合自适应平台直方图均衡化和拉普拉斯变换的方法。采用双数字信号处理器（DSP）并行处理,其中一片DSP采用自适应平台直方图均衡化的方法获得对比度增强后的图像;另一片DSP则进行拉普拉斯变换获得原始图像的边缘图像;最后由第二片DSP完成两幅图像按系数相乘后的叠加融合。实验结果表明：该算法增强效果和实时性较好,处理频率可达50 Hz,既提高了图像对比度又清晰了图像边缘,是提高图像对比度和边缘清晰度的高效算法。     

Image contrast enhancement using adjacent-blocks-based modification for local histogram equalization

Infrared images usually have some non-ideal characteristics such as weak target-to-background contrast and strong noise. Because of these characteristics, it is necessary to apply the contrast enhancement algorithm to improve the visual quality of infrared images. Histogram equalization (HE) algorithm is a widely used contrast enhancement algorithm due to its effectiveness and simple implementation. But a drawback of HE algorithm is that the local contrast of an image cannot be equally enhanced. Local histogram equalization algorithms are proved to be the effective techniques for local image contrast enhancement. However, over-enhancement of noise and artifacts can be easily found in the local histogram equalization enhanced images. In this paper, a new contrast enhancement technique based on local histogram equalization algorithm is proposed to overcome the drawbacks mentioned above. The input images are segmented into three kinds of overlapped sub-blocks using the gradients of them. To overcome the over-enhancement effect, the histograms of these sub-blocks are then modified by adjacent sub-blocks. We pay more attention to improve the contrast of detail information while the brightness of the flat region in these sub-blocks is well preserved. It will be shown that the proposed algorithm outperforms other related algorithms by enhancing the local contrast without introducing over-enhancement effects and additional noise.     

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.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

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。     

A new adaptive contrast enhancement algorithm for infrared images based on double plateaus histogram equalization

In infrared images, detail pixels are easily immerged in large quantity of low-contrast background pixels. According to these characteristics, an adaptive contrast enhancement algorithm based on double plateaus histogram equalization for infrared images was presented in this paper. Traditional double plateaus histogram equalization algorithm used constant threshold and could not change the threshold value in various scenes, so that its practical usage is limited. In the proposed algorithm, the upper and lower threshold value could be calculated by searching local maximum and predicting minimum gray interval and be updated in real time. With the proposed algorithm, the background of infrared image was constrained while the details could also be enhanced. Experimental results proved that the proposed algorithm can effectively enhance the contrast of infrared images, especially the details of infrared images.