基于结构特征引导滤波的深度图像增强算法研究

为了解决深度图像中存在的图像模糊、空洞和噪声等图像质量问题,拟从软件的角度出发,在不改变传感器成像系统物理结构的前提下,基于结构特征并以彩色图像作为引导展开研究,实现深度图像增强和空洞修补的目的,提高深度图像的质量。通过对彩色图像和深度图像的结构特征进行提取,得到共性的全局特征,并对得到的结构特征进行联合双边滤波,最后基于马尔科夫随机场的方法进行深度图像增强,实现了低成本获取深度增强的图像。实验结果表明本文算法在保持图像边缘的细节性、平滑性和整体性上具有更好的效果,与其他算法相比,图像的均方根误差RMSE更低,仅为0.506 93及1.169 30（针对Teddy及Art图像）。     

CCD变积累控制技术

在分析微光图像噪声特性的基础上，提出了通过对微光图像信号进行积分，抑制随机噪声的方法，发展了ＣＣＤ可变积累控制技术，研制了ＣＣＤ外围驱动控制和视频制式转换系统，使激光图像信号直接在ＣＣＤ电荷包中进行多帧累加，有效地抑制了随机噪声，提高了低照度与低对比情况下的信噪比和灵敏度，同时避免了后续实时处理电路的高原干扰，图像质量有了明显的改善。     

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。     

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.     

基于独立分量分析的红外线列扫描图像处理方法

独立分量分析(Independent component analysis,ICA)作为一种有效的盲源分离方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号,使得这些分离出来的信号之间尽可能的相互独立。针对红外线列扫描图像,提出了一种基于ICA的图像增强方法,该方法能够有效地去除红外线列扫描图像的非均匀性干扰。阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了该方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果。结果表明,利用该方法能够达到图像增强的目的。     

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Contourlet变换的红外图像非线性增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法.Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解.首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数.最后经Contourlet逆变换得到增强图像.实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点.     

基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实用中必须进行增强处理.将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法.该算法首先利用二代小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度细节特征,然后,根据目标和背景噪声信号的差异,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度,抑制背景信号,最后利用小波反变换重构图像,以实现图像的对比度增强和背景抑制.与几种常用的图像增强算法实验结果相比,此算法能有效地抑制图像中的背景噪声,增强目标内容信息,取得了较好的增强效果.