一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中存在的问题,提出一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法.采用正交小波变换对红外图像进行处理,得到小波各层的分解系数;运用双向直方图均衡法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,利用阈值滤波的细节系数增强法对红外图像的高频子带小波系数进行处理,经小波逆变换图像重构得到增强后的红外图像.实验结果...     

基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet域图像增强

针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低频分量和多个不同方向的高频分量;在低频分量上进行混合灰度函数的多尺度Retinex增强;同时利用非线性增益函数调整高频分量系数,将兼顾对比度和信息熵的定量综合评价函数作为NCPSO的适应度,寻找非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明,与双向直方图均衡方法、NSCT方法、多尺度Retinex方法、平稳小波变换和Retinex方法等4种增强方法相比,提出的方法能更有效地提高图像的对比度和信息熵,增强图像的整体视觉效果。     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

一种减小静止图像压缩效应的后处理算法

提出了一种静止图像压缩的后处理算法.执行了基于Contourlet变换的图像插值迭代方法来恢复图像的高频通带信息,然后该信息和解压图像的高频信息相融合以进一步保护重要的小波系数.在低码率情况下,该算法有助于减小压缩效应并且提高解压图像沿边缘的正则性.在JPEG2 000和SPIHT压缩系统中证实了该方法的性能.仅仅通过一次迭代,后处理图像的峰值信噪比相比于解压图像可提高0.05~0.2 dB.当迭代次数增加时,振铃效应将进一步降低.     

基于Contourlet变换和形态学的图像增强方法

传统的图像增强算法在增强图像时,增大噪音,同时丢失细节.针对该问题,结合Contourlet变换中相关系数理论,提出了基于Contourlet变换和数学形态学的图像增强新算法.首先,对图像进行Contourlet变换分解,采用数学形态学算子对高频细节部分区分为细节信息和噪音产生的系数,然后,对变换系数采用非线性映射函数进行增强.最后,利用修改后的变换系数进行Contourlet逆变换得到增强后的图像.实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法.     

基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法

针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法,利用Retinex增强算法增强图像的视觉效果,并改善其亮度均匀性。首先,对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retinex增强;然后,利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪,并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。针对大量图像进行了实验和增强效果的定性与定量评价,并与双向直方图均衡法、二代小波变换法、Curvelet变换法和多尺度Retinex法作了比较。结果表明,所提出的方法增强了图像细节,抑制了噪声,并明显改善了图像的整体视觉效果。     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

基于非下采样双树复轮廓波与自适应分块的红外与可见光图像融合

为提高融合效率,解决基于多尺度变换的融合方法中融合系数选择错误的问题,提出一种红外与可见光图像融合方法.首先用非下采样双树复轮廓波变换将源图像分解为低频与高频部分;然后对低频系数采用自适应尺寸分块法进行融合,图像块的尺寸由改进的果蝇算法优化求解,精细化处理低频融合结果,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图;再利用高频分量的邻域系数差结合该标签图对高频系数进行融合;最后重构得到融合图像.实验结果表明,该算法能够提高融合速度,解决了空域分块融合容易产生块效应的问题.     

基于NSSCT的红外与可见光图像融合

为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点,提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性,构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换,保留了融合图像的高频系数细节,并提升了对比度。基于图像的低频特点,采用显著性增强方法对低频系数进行融合,通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明,在图像对比度提升与细节保留方面,本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。     

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.     

易于硬件实现的遥感图像JPEG2000压缩编码

讨论了易于硬件实现的JPEG2000内嵌码块编码压缩系统方案，提出了一种针对遥感图像特点的基于比特平面加权的EBCOT算法。本文算法采用比特平面提升减少遥感图像压缩中小目标的丢失问题，比JPEG2000建议的视觉加权率失真斜率提升方法相比有更好的效果。实验证明算法完全继承了JPEG2000高客观质量、分辨率渐进性、好的抗误码性能等优良特性，同时降低了T1编码器的编码时间，有利于硬件的实现，在遥感图像压缩领域具有实用价值。     

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SPIHT的改进图像压缩算法

针对渐进式图像传输算法都受限于庞大的内存空间和计算复杂度，提出一种基于SPIHT的改进型算法——静止图像编码方法，即对变换后的小波系数高频区块进行细分，并对不同频率图像块分别设置阈值，采取新的阈值判别策略，减少了链表的结点数。使用MATLAB 6.5开发环境对上述改进编码方法进行仿真。仿真结果表明: 通过对原算法构架进行改进，减少了内存空间占用，降低了计算复杂度，取得了较好的压缩效果。     

一种结合JPEG压缩编码的彩色图像加密算法

为了研究针对联合图像专家小组压缩标准（joint photographic experts group,JPEG）彩色图像特点的加密算法,综合选择加密和在编码过程中加密两种思路,提出了一种空域和频域结合的加密算法. 首先在空域对8×8分块进行扩散置乱,然后利用边缘检测手段找出包含细节信息较多的重要分块,先加密所有分块中的直流（direct current,DC）系数,再选择重要分块中的一部分交流（alternating current,AC）系数进行加密,最后将分块重要性标记信息嵌入AC系数中进行传输. 通过理论分析和大量实验证明,算法格式兼容,密文图像视觉效果好、色彩分布均匀;算法密钥空间大,密钥敏感性强,安全性良好. 关键词： JPEG彩色图像 边缘检测 选择加密 结合编码加密     

基于YCbCr颜色空间的Retinex低照度图像增强方法研究

针对Retinex理论的低照度图像增强算法中光照图像估计问题,提出一种基于YCbCr颜色空间的低照度图像增强方法.该方法将原始低照度图像从RGB(Red Green Blue)颜色空间转换到YCbCr颜色空间,提取该空间中Y分量构建为原始光照图像分量L1(x,y),并对L1(x,y)进行Gamma校正得到增强的光照图像分量L2(x,y),经Retinex模型得到增强图像R(x,y),采用多尺度细节增强方法对图像R(x,y)进行细节增强,得到最终增强图像Re(x,y).实验结果表明,所提方法不仅能有效提升亮度,避免亮度和色彩失真,增强了图像的细节信息并获得了更好的视觉效果,而且运行速度快.     

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Contourlet的遥感图像放大与增强

提出一种遥感图像放大和增强的新方法.应用拉普拉斯塔形变换（LP）构建原图像的细节图像,采取双三次插值的方法分别放大原图像和细节图像,并将两个放大后的图像相加后线性处理.经过二级Contourlet分解变换,构造非线性增强函数增强Contourlet系数.最后用原图像取代Contourlet分解变换后的低频子带后重构图像,完成图像的放大和增强.结果表明,此方法能丰富放大后图像的细节,增强效果良好,有效提高放大后遥感图像的空间分辨率.     

Unsupervised regions of interest extraction for color image compression

A novel unsupervised approach for regions of interest (ROI) extraction that combines the modified visual attention model and clustering analysis method is proposed. Then the non-uniform color image compression algorithm is followed to compress ROI and other regions with different compression ratios through the JPEG image compression algorithm. The reconstruction algorithm of the compressed image is similar to that of the JPEG algorithm. Experimental results show that the proposed method has better performance in terms of compression ratio and fidelity when comparing with other traditional approaches.     

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。