实时图像增强算法研究

图像增强是图像处理最有吸引力的领域。在嵌入式视频图像处理系统中,图像增强后的效果和图像增强的实时性是决定算法优劣的两个关键问题。而恰当的图像增强算法和高效硬件平台的合理搭建是解决问题的有效途径。在研究多种实时图像增强算法基础上,本文在matlab平台上对三种典型的增强算法进行算法仿真,即直方图均衡增强算法、基于照度-反射模型的同态滤波增强算法、基于小波变换增强算法。并对仿真结果进行分析,比较各算法的优缺点,指出了其最佳的应用场景和最高效的硬件实现平台,以期从中总结出一套行之有效的实时图像增强算法的应用指导规则。     

图像平场校正方法的扩展应用研究

对于图像阵列探测器而言,由于各像元响应的不一致使得所获图像中各像元灰度存在差异（响应的非均性现象）,而图像的平场校正可以非常有效地消除图像中各像元响应的不一致性.如果将图像背景或光路中影响成像的一些因素在一定程度上看作是图像探测器的响应,认为它是响应非均匀的组成部分,根据平场校正的原理对其进行处理,则可以获得较好的效果.     

基于多曝光图像融合的沙尘图像增强

针对沙尘图像存在细节模糊、对比度低和颜色偏移等问题,提出了基于多曝光图像融合的沙尘图像增强算法。首先对蓝通道进行补偿,以弥补沙尘图像的蓝光损失;其次对图像的RGB三通道分别进行标准化,以减小通道直方图之间的偏离,从而去除偏色。为了提高图像中不同区域的细节,采用线性参数控制的方法生成多幅曝光图像。通过用对比度、饱和度和良好曝光度的质量度量计算权重图,以选择出曝光图像中的最佳像素;然后分别构建权重图和曝光图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。最后将图像金字塔融合,并重建出结果图像。主观和客观实验表明:与其他算法相比,本文算法能够有效去除偏色以及提高图像的对比度和清晰度,结果图像视觉效果良好。     

基于三角隶属函数和模糊熵的图像增强方法及其相关应用研究

鉴于图像增强技术在生活应用中的重要性,模糊技术在图像应用中的实用性和广泛性,提出了一种基于三角隶属函数和模糊熵的新的图像增强算法(T-FE增强算法),使用三角函数作为隶属函数,重构参数型对比增强算子,运用模糊熵最大原则选取阈值,计算快速,简单.并且将T-FE算法运用于图像分割,边缘检测.通过实验仿真表明,T-FE算法在进行图像处理时有较好效果.     

基于双域分解的矿井下图像增强算法

为提高矿井下图像的对比度,并同步地抑制图像的雾尘和噪声,提出一种基于双域分解的矿井下图像增强算法.首先,采用双边滤波器将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次,采用快速暗原色去雾算法和Gamma变换,实现低频图像的去雾和对比度提高;接着,采用非下采样Shearlet变换和二阶微分算子,实现高频图像降噪和增强;最后,将增强的低频、高频图像合成基础增强图像,并抑制粉尘散射模糊和过曝光白色伪影,得到最终增强图像.实验表明,该方法不仅能有效提高矿井下图像的对比度,还能有效抑制图像的雾气和噪声,具有广泛的应用前景.     

ITO导电薄膜透明图案对比度增强方法

铟锡氧化物(Indium Tin Oxide,ITO)导电层是触控显示技术的绝对定位元件,为保障定位的灵敏性和准确性,需对导电层表面缺陷进行质量检测.本文针对导电层透明区域机器视觉自动检测存在的问题,提出了图案对比度增强的方法.该方法首先利用ITO材料的光谱属性及其表面光学特性,设计出用于ITO导电层检测的近红外同轴光照明,将图像对比度从零提高到4.5%.在通过光学方法实现了对比度从无到有的转变后,充分利用数字图像预处理的优势,结合基于小波变换的非线性增强方法,最终成功将对比度提高至16%,为后续ITO导电层缺陷的分析和识别提供了良好保障.     

基于大气多散射模型和超像素分割的图像去雾

通过分析大气粒子对光线的多次散射作用,利用大气点扩散函数作为卷积核,基于暗原色图像复原理论,建立了基于多次散射的雾天成像模型,并以函数形状相似性为依据,利用广义高斯分布定量估计出大气点扩散函数核函数在图像域下的相关参数.针对传统暗原色理论以固定大小图像区域估计透射率的不足,提出了基于超像素分割获得景深一致的图像分块方案,通过区域合并,获得更为精准的天空检测效果;基于暗原色先验理论分别估计天空和非天空区域的透射率,并对天空区域的透射率进行修正,不但减少了天空色彩失真,同时也消除了复原结果的光晕现象.本文从主观和客观两个方面将所提出的去雾方法和其他算法进行了对比,结果表明,本文提出的去雾算法能够在较短的运行时间内获得对比度较高、细节信息丰富的去雾结果,具有较好的鲁棒性.     

基于块匹配的低光度图像对融合方法

针对低光度条件下长曝光图像与短曝光图像的融合问题,提出了一种基于块匹配的图像融合方法,将低光度图像对融合成为一张更好的图像.首先提出基于金字塔多尺度模型的双向鬼影检测算法,该算法降低了噪声和欠曝对鬼影检测的影响,用于准确检测低光度场景中图像对之间由于物体运动造成的不一致区域;随后利用块匹配算法重建鬼影区域;最后运用改善边缘特性的泊松融合算法提取两次曝光图像中的信息生成结果图像.实验结果表明,该方法有效地保留了短曝光图像的边缘锐度,并保持了长曝光图像的色彩、亮度和细节.     

Image enhancement algorithm based on NF-ICM

<正>Utilizing the intersecting cortical model(ICM) to enhance degraded images under poor illumination is presented.As the key point,the general mapping function(MF) for image enhancement is deduced firstly on the basis of the nature-firing ICM(NF-ICM),which restrains the traditional autowave effect of blurring details and contrast.Then,the sigmoid MF is especially proposed to map the input gray-level to a more proper range for visual looking,and it solves over-enhancement and artifact by the classical logarithm one. For image enhancement application,the optimized parameters,initial threshold,and stopping condition in NF-ICM are all analyzed in detail.Simulation results prove that the proposed method has more contrasted, colorful,and good-visual performance.     

一种改进的直方图均衡化

从理论上分析了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,给出了简单的物理解释和解析推导,并讨论了该算法的缺点。为了使图像保留更多的细节信息、消除虚假轮廓且保持连续性,提出了保留灰度级的直方图均衡化算法,并分析了其基本原理。实验结果表明:通过该算法处理的图像比采用传统直方图均衡化算法处理的图像效果好。