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。     

多算法融合的自适应图像增强方法

提出一种多算法融合的图像增强方法,用于工程应用中的复杂降质图像的细节特征恢复.该方法汲取了Laplacian变换法、Sobel梯度法、盒状滤波法、非锐化掩蔽法及灰度幂律法等算法的优点,可对模糊图像进行自适应增强.通过拉普拉斯滤波器和梯度滤波器将原始图像分为基础层、细节层及边缘特征层;对微小细节信息及边缘特征信息进行增强,对基础信息进行压缩;然后采用盒装滤波器对图像的三个分层进行平滑过度及噪音过滤,最后使用非锐化掩蔽法和灰度变换来增加图像灰度的动态范围,从而得到增强后的图像.在相同的工况下,该方法分别与直方图均衡法、自适应伽马矫正法及小波变换的图像增强法实验结果进行对比,结果表明,该方法将图像的清晰度提高了13.1%~126.1%,能有效地处理复杂型感染的图像,避免图像过度增强,可以获得适合人眼的最佳视觉细节内容的增强效果.     

基于特征融合的红外图像增强算法

在红外图像处理过程中,提高图像的对比度,抑制噪声以及突出图像细节尤为重要,针对这些问题,提出了基于特征融合的红外图像增强算法.以引导滤波为基础对图像进行平滑分层,得到基本层和细节层,基本层采用CLA-HE算法扩展低频分量的范围,而对于细节层采用Log算子与Laplace算子分别处理,依据梯度因子的权重信息获得融合细节层...     

基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法

为了进一步提升红外图像的亮度和对比度,同时保持图像的自然效果,提出了基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法。用改进的双边滤波作为Retinex的中心环绕函数,以提取红外图像的低频和高频部分,即基础层和细节层。对基础层图像进行自适应于暗区像素占比的Gamma校正,以提升图像的亮度和清晰度,而对细节层图像进行自适应的分段线性拉伸,进一步提升图像的对比度。实验结果证明了本文方法的有效性,相对于现有的方法,本文方法增强后的视觉效果更清晰、细节信息更丰富。     

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。     

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.     

基于二次引导滤波的红外图像增强算法及其FPGA实现

针对红外图像细节模糊、对比度低等问题，提出了一种基于二次引导滤波的红外图像增强算法。首先，将原始红外图像作为引导图像，使用引导滤波提取出红外图像的细节信息；其次，将得到的细节信息再进行一次引导滤波处理提取出噪声更低的细节信息；最后，将原始红外图像和两部分的细节信息进行加权求和，实现红外图像增强。该算法能够提高红外图像对比度，增强红外图像细节信息。实验结果表明：相比于其他增强算法，本文算法增强之后的红外图像平均对比度提高了123%～246%，平均梯度提升了56%～101%，视觉效果获得明显改善，更能突显细节特征。基于可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现该算法时，占用资源低，处理640×512像素分辨率的单帧红外图像所需时间可达10.12 ms，能满足红外探测系统的实时性要求，具有一定的实用价值。     

基于迭代导向滤波与多视觉权重信息的红外与 可见光图像融合

为了充分利用源图像重要特征,提出了一种基于迭代导向滤波与多视觉权重信息的红外与可见光图像融合算法.首先,通过一种迭代导向滤波器将输入图像分解为基础层与细节层;其次,利用边角信息、清晰度与对比度来综合确定二进制权重系数,再选择导向滤波对其优化,进一步去除噪声并抑制伪影的产生;最后,应用重构准则对基础层与细节层进行组合,得到融合图像.实验结果表明,与其它多尺度分解相比,该方法具有尺度感知特性,可以更好地分离空间重叠的特征,不仅可以使夜视融合图像的细节信息更突出,还能够有效地抑制伪影.     

场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术

针对红外焦平面对辐射强度较大的目标输出动态范围不足的问题,提出了一种场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术。包括3个方面的内容:从图像中提取目标灰度特征,获取动态范围自适应依据;结合最小均方自适应滤波算法,对调整依据进行滤波预测后给出调节值;把灰度调节值转换成电平值,利用电平值设置红外焦平面偏置电压完成焦平面成像动态范围自适应。最后,对整体方案进行了实验验证。通过在红外焦平面成像系统中实验证明了基于场景成像动态范围自适应方法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

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。     

基于灰度聚类算法的红外图像增强研究

根据红外灰度图像的特点，提出了一种基于K-均值聚类的图像增强的新算法。该算法首先根据具体图像确定K值，其次对红外图像的辐射温度数据进行统计学习，把不同温度值按升序排列，然后按等差原则选取温度值作为初始聚类中心，再依据初始聚类中心采用K-均值聚类算法对温度进行聚类，最后由聚类结果对图像进行自适应增强。通过对红外灰度图像进行实验，得到了满意的结果: 对比直方图均衡，具有更丰富的图像细节信息和层次感，视觉效果更好。     

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。     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。     

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.     

场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术

针对红外焦平面对辐射强度较大的目标输出动态范围不足的问题,提出了一种场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术。包括3个方面的内容：从图像中提取目标灰度特征,获取动态范围自适应依据;结合最小均方自适应滤波算法,对调整依据进行滤波预测后给出调节值;把灰度调节值转换成电平值,利用电平值设置红外焦平面偏置电压完成焦平面成像动态范围自适应。最后,对整体方案进行了实验验证。通过在红外焦平面成像系统中实验证明了基于场景成像动态范围自适应方法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法

提出一种采用粒子群优化(PSO)的高斯混合灰度图像增强算法。该算法首先采用高斯混合模型(GMM)对输入图像的灰度直方图建模,并采用模型中高斯成分的有效交点来分割直方图。随后,该算法将每个直方图区间的灰度值转换到合适的输出区间,生成增强后的灰度图像,其中转换函数由输入直方图区间的高斯成分和累积分布经过粒子群优化后的参数决定。实验结果显示,该方法生成的图像视觉效果较好,对原图像和纹理细节丰富图像分别进行图像增强,增强后的图像信息熵分别是4.746 6和7.952 6,灰度平均梯度为6.970 6和37.386 1。     

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.