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CLAHE的SF_6红外图像增强

针对六氟化硫(SF_6)红外图像对比度低、纹理细节模糊而难以增强泄漏区域的问题,提出了基于改进限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)的SF_6红外图像增强算法。采用双边滤波将原始图像分为基础图像和细节图像;采用CLAHE算法来处理基础图像,提高泄漏区域的对比度;对细节图像进行分段线性变换和拉普拉斯变换图像,以突出图像的边缘;将两幅图像进行线性叠加以获取最终的红外图像,实现图像增强。实验结果表明,算法对SF_6红外图像泄漏区域的增强效果优于常见的几种红外图像增强算法,不仅有效地抑制了噪声和提高泄漏区域的对比度,而且突出泄漏区域的边缘,丰富了细节信息。     

海面目标的红外景象增强技术研究

海天类红外图像的增强要求去除风浪等的环境影响,同时增强目标区域的对比度。通过探索几种典型的图像增强算法,结合红外图像梯度幅值直方图特点,提出基于梯度域的海面红外场景增强算法,将低梯度值置零去除海浪干扰,调整梯度范围对结果控制亮度,利用有效梯度范围均衡化增强目标区域的细节。实验结果表明,该算法可以明显降低图像的干扰信息,同时提高目标区域的对比度和信息熵。     

图像增强算法综述

图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使增强后的图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别,在军事和民用领域具有广泛的应用。本文从图像增强算法的原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的4类图像增强算法及其改进算法,包括直方图均衡图像增强算法、小波变换图像增强算法、偏微分方程图像增强算法和基于Retinex理论的图像增强算法。结合人眼视觉特性、噪声抑制、亮度保持和信息熵最大化等图像增强的改进算法,在保证增强图像具有较高对比度的前提下,可进一步提升图像的质量。实现了9种较为典型的图像增强算法,采用主观和客观的评价方法对增强效果进行了对比,分析了不同增强算法的优缺点,并给出了这些算法的计算时间。对这些算法的深入研究能够推动图像增强技术向更高水平发展,从而使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。     

一种水下对空成像图像增强算法

针对水下对空成像图像的低对比度增强问题,在对两种直方图均衡化技术详细分析的基础上,提出了一种改进的直方图均衡化的快速算法.该算法将图像划分为不同子区域,计算子区域的均衡化函数,然后设置移动子块的大小和移动步长,最后采用插值方法实现图像的平滑处理.该算法在较好地突出图像细节信息、消除块状效应的同时,避免了复杂的数学运算,取得了较好的效果.     

基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强研究

针对许多应用领域内所存在的低照度图像,提出了一种基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强方法。该方法提取低照度图像的非纹理区域,在图像增强过程中限制非纹理区域的灰度范围,从而抑制伪影现象。在直方图均衡化处理中设计了分级概率密度函数,并运用改进的量子行为粒子群优化算法对分级概率密度函数的参数进行优化。最终在典型的低照度图像上完成了验证实验,结果表明该方法不仅提高了图像的对比度,同时也增强了图像的细节信息与视觉质量。     

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。     

基于主特征提取的Retinex多谱段图像增强

根据Retinex视觉模型中照射分量和反射分量的统计特性,融合多尺度主特征提取法、平台直方图算法、非局部均值滤波及局部细节增强算法可对多谱段图像进行有效增强.首先利用多尺度主特征提取法估计照射分量,对照射分量进行平台直方图操作,增强全局对比度及图像主结构边缘细节;然后将原图与照射分量相除获取反射分量,对反射分量进行非局部均值滤波抑制噪声,再进行基于局部方差的局部细节增强;最后将增强后的照射分量与反射分量相乘,即为增强图像.从主观和客观两方面,对X光图像、紫外图像、可见光图像、低照度可见光图像和红外图像实验结果的分析表明,本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像对比度及细节、改善图像视觉效果,是一种通用有效的多谱段图像增强算法.     

MPPC low-level-light imaging enhancement algorithm based on sub-window box filtering北大核心CSCD

针对多像素光子计数器(MPPC)进行微光成像时,图像受光照不足和噪声影响出现的图像亮度低、对比度差、边缘模糊等问题,提出一种基于子窗口盒式滤波的自适应微光图像处理算法。为了减少算法运行时间的同时突出图像的边缘细节信息,利用子窗口盒式滤波器对图像进行分层得到基础层和细节层;对基础层图像采用自适应阈值直方图均衡化拉伸对比度,细节层图像采用自适应增益控制方式进行增强;根据基础层图像中有效灰度值个数占总灰度的比值自适应确定融合系数,将基础层图像与细节层图像融合得到增强后图像。通过微光实验平台设置3组不同照度的微光环境进行实验仿真,验证了本文算法在保持边缘信息和增强细节方面获得了更好的效果。实验结果表明本文算法在标准差、信息熵、平均梯度等客观评价方面优于改进前算法,提升了微光图像的成像效果。     

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。     

一种全局参数估计的水下主动偏振去雾算法

为改善水下主动光照明条件下后向散射光对成像的影响,通过分析水下主动偏振成像模型,提出一种基于拟合函数的全局参数估计的水下主动偏振去雾算法。该算法结合图像增强作为图像预处理,再设定二元多项式函数,利用最小二乘法进行后向散射光偏振度变量的拟合求解,得到对比度更高、信息更丰富的水下复原图像。实验结果表明:该算法可有效改善主动光照明条件下的水下图像质量,提高图像对比度,复原被淹没的细节信息,复原图像的图像增强测量值较以往算法相比提升70%,且能适用于不同浓度介质的情况。     

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.     

基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法

为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题,提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先,将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图,并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节;接着,利用融合技术优化初始传输图,融合不同方法提取的主要结构和精细结构;然后,利用亮通道的暗像素计算逆大气光值;最后,根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失,同时,算法采用图像融合对传输图进行优化,可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明,相比于其他8种算法,该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。     

基于曲率滤波和梯度变换的图像增强

针对基于梯度变换的图像增强算法抗噪声干扰能力差的问题,引入曲率滤波理论,提出了基于高斯曲率滤波和梯度变换的图像增强算法.该算法通过对图像梯度场进行非线性变换来增强图像对比度,通过构造能量泛函,采用梯度下降法从变换后的梯度场重构出增强后的图像,并利用高斯曲率滤波对梯度下降法迭代过程中的重构图像及其各阶偏微分进行平滑,有效解决了图像重构过程中的噪声非线性放大和扩散问题,同时保留了丰富的细节信息.采用多组边缘模糊图像进行仿真实验,实验结果表明该算法在增强图像边缘对比度的同时,能够有效抑制噪声.     

自适应加权直方图均衡化的红外图像增强

鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷,提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数,其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根,适当地提升频次较小的直方图,而适当压制频次较大的直方图。用自适应加权系数对各个灰度级的直方图频次进行加权后,进行直方图均衡化处理,最后经灰度级映射得到增强图像。实验结果显示,相对于现有的方法,本方法的增强图像对比度更高,边缘细节信息更丰富,信息熵、平均梯度和标准差分别比现有方法高出0.23、2.2和3.7以上。因此,本文方法的红外图像增强效果优于最新提出的现有方法。     

基于分段直方图变换的图像非线性增强

针对可见光图像的特性,依据图像的灰度性质与概率密度,提出一种分段直方图灰度图像非线性增强法.根据图像灰度的性质,将图像灰度级分成背景段、过渡段和目标段,由灰度级的累计概率密度,分别构造三部分灰度级的变换函数,压缩背景段灰度差,保持过渡段灰度差,提高目标段灰度,避免图像过度增强,提高了图像的清晰度.以低对比度的可见光图像进行验证,实验结果和理论分析证实了此方法的合理性和有效性,表明此方法不仅实现了图像增强,保留了图像零灰度级附近的灰度,而且减少了细节信息的损失,避免了直方图均衡化和直方图双向均衡化方法中图像过度增强的现象,提高了图像清晰度,获得更加符合人眼视觉的增强效果.     

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.     

基于亮通道色彩补偿与融合的水下图像增强

光在水中传播时受水的吸收作用和水中微粒的散射作用而发生衰减;因水的浊度变化,且水下拍摄时景深不一,导致水下获取的图像雾化程度和色彩偏差不同。传统的去雾算法用于处理这些模糊程度和色差多变的图像时效果欠佳。针对该问题,提出基于亮通道色彩补偿与融合的水下图像增强算法。首先,基于亮通道对原图像进行色彩补偿,获得色彩补偿的图像;再对色彩补偿的图像进行自适应对比度拉伸获得对比度高的清晰图像;最后采用多尺度融合策略对色彩补偿后的图像及对比度拉伸后的图像进行融合。结果表明,本文算法可广泛应用于多种水下降质图像,且在无任何先验信息的条件下,能有效提高水下图像对比度和平衡图像色彩。     

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。