引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强

针对采用红外成像仪获取红外图像边缘模糊、对比度差等缺点造成图像视觉效果差、质量低等问题.以多尺度Retinex算法为框架,依据引导滤波保边和梯度保持性,提出引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强方法.首先,用引导滤波替换MSR算法中的高斯滤波来估计照度分量.其次,将照度分量经过对数变换处理,执行低...     

基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强

利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性,提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强算法.首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计,生成光谱不重叠的Retinex子带,然后对各个子带进行自适应增强,最后将各个增强后的子带加权融合.实验证明,该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节.     

基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法

通过总结红外图像增强算法应该具有的基本特征,在分析了基于Retinex理论的图像增强算法中的尺度因子的作用后,提出了基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法,不仅改善了红外图像的整体效果,还使动态范围压缩与细节增强的效果达到最优。在仿真验证实验中,不论从主观评测还是统计数据上,该方法都被证明了有效性。     

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。     

基于多尺度Retinex的图像增强算法

针对单景深低对比度图像中有用信息量少,可辨别性低的特点,提出运用多尺度Ret-inex理论对该类图像进行增强.根据单景深图像特点,在多尺度Retinex处理过程中采用平均标准偏差作为尺度参数的基础,设计多尺度参数高斯滤波器与原始图像在空域中进行滤波,最后运用灰度级均匀化对处理后图像进一步增强,结果显示处理效果良好.     

消除光晕和细节增强的多尺度Retinex红外图像增强

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点,本文提出一种消除光晕和细节增强的Multi-scale Retinex（MSR）红外图像增强算法。首先,以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益,然后,采用改进的引导滤波核函数估计照度分量,在对数域对多尺度 Retinex 数学模型求解,获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后,为进一步增强细节和提升亮度,对反射分量依灰度等级进行自适应增强,并通过偏移调整和 Gamma 校正改善图像亮度,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法相对其它的 Retinex 增强算法,可有效地消除光晕现象,突出细节,可获得视觉效果良好的增强结果。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

遥感图像增强是对遥感图像进行后继处理的必要步骤且在遥感图像的处理中占有独特的地位.当前,有很多图像增强方法被应用到遥感图像的增强当中,文中引入Retinex增强算法,该算法可以实现对图像进行自适应的增强处理.为了使Retinex算法更具有普遍性和自适应性,采用多尺度Retinex算法对图像进行增强.多尺度Retinex算法即结合多个尺度上的单Retinex算法,因而可以进一步提高Retinex算法的自适应能力和对图像的增强效果.应用小波变换方法和多尺度Retinex算法对遥感图像进行增强对比实验,实验结果表明多尺度Retinex算法在遥感图像的增强方面具有优越性,并且可以取得令人满意的增强效果.     

多尺度Retinex图像增强应用中的彩色空间选择

研究了基于Retinex理论的图像增强算法,介绍了图像和视频处理中常用的RGB、HSV、YIQ、YCbCr和 Lab 5种颜色空间,给出了均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、信息熵、彩色增强因子(CEF)和结构相似度(SSIM)5个图像质量评价指标的计算公式,并用这5个指标评价了CLAHE算法在5种颜色空间上的增强效果.实验结果表明,相比于其它4种颜色空间,多尺度Retinex算法在HSV颜色空间上取得了最好的增强效果.     

多尺度Retinex的光学相干层析图像增强研究

针对光衰减导致光学相干层析图像局部图像对比度下降的问题,提出了基于多尺度Retinex的光学相干层析图像增强方法。采用图像光照补偿的方法完成光学相干层析图像增强,选取多尺度Retinex算法在三个尺度条件下确定高斯滤波系数;利用高斯滤波系数对光学相干层析图像实施卷积处理,对灰度值结果实施加权平均处理,并采用分段线性平移与压缩方法对加权后灰度值实施映射,实验结果显示该方法可显著提升图像的颜色与对比度质量,有效解决了后向散射的问题,获取较好的光学相干层析增强效果。     

尺度变化的Retinex红外图像增强

经典Retinex模型增强算法采用固定尺度高斯核平滑滤波,导致单一尺度Retinex无法进行全局有效增强,而多尺度Retinex权重系数选取困难,二者均不能满足视觉要求。针对以上问题,基于人眼视觉掩盖效应提出一种尺度变化高斯核平滑滤波的Retinex算法。首先利用人眼视觉掩盖效应的屏蔽函数检测像素邻域空间细节,依据像素区域细节信息丰富程度设计出尺度变化的高斯平滑滤波器,实现照度估计,最后对尺度变化高斯平滑滤波器实现提出实用方法。实验证明本文算法有效提高红外图像对比度,增强细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标上整体优于修正对比度限制直方图均衡算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex及平稳小波和Retinex增强算法。     

Retinex理论下的自适应红外图像增强

本文对Retinex的图像对比度增强方法进行修正,引入了非线性变换函数修正红外图像的照射分量和反射分量以及全局对比度增强函数拉伸图像照射分量,改善了全局图像视觉效果.同时使用非线性自适应S型函数进行局部灰度拉伸,从而更好地改善了图像对比度.提出的算法在增强红外图像细节,提高图像对比度方面优于已有的Retinex算法.该算法处理后的图像能够更有效地增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节信息.     

基于改进Retinex算法的低照度图像增强

通过对比不同图像增强算法,针对传统图像增强算法无法兼顾色彩、细节以及纹理的同步处理等问题,文章提出一种MSRCR-HIS图像增强算法,融合直方图转换法与MSRCR算法的优势,并将处理后的图像与原始图像进行融合以保留原图细节信息,通过验证,文章提出的算法与经典算法相比,能够有效地改善图像的呈现效果,有利于后续各项实验操作。     

多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法

为了获得更加理想的图像增强效果,针对Retinex算法存在的“光晕伪影”现象,提出了一种多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法.首先对多尺度Retinex算法的对数函数进行改进,拓宽图像的灰度范围,然后采用双边滤波算法对图像反射分量进行处理,消除光照变化不利影响,提高图像的对比度和清晰程度,最后采用伽玛函数对图像亮度进行校正,保持图像细节信息.实验结果表明,无论是主观视觉效果和客观质量,本文算法的性能均要优于多尺度Retinex算法,可以有效消除“光晕伪影”现象.     

区域自适应多尺度强光融合的红外图像增强

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强

为了解决低照度图像在图像增强过程中图像质量不佳、对比度不高等问题,本文提出改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强。首先将待处理图像转换到HSV色彩空间,并设定阈值对其V通道分量进行亮度调节,然后转换到RGB色彩空间,将其拷贝3份,对第一份进行直方图均衡化,中值滤波处理;对第2份进行自动亮度调节,双边滤波处理;对第3份进行改进的Retinex算法处理,采用高斯滤波、双边滤波作为其环绕函数,估计图像照明分量,最后输出反射图。将处理后的3份图像转到HSV色彩空间,对其V分量进行多图像融合,H、S分量沿用第2份图像分量值,最后将融合后的图像由HSV转为RGB色彩空间,输出处理后的图像。实验结果表明,本文提出的算法在增强低照度图像的同时,还可抑制图像噪声,同时具有良好的保边性,且细节明显。     

基于HSV颜色空间的改进的多尺度Retinex算法

针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出的图像上存有重叠的问题,提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法,该算法不仅能增强亮点中的细节,也能增强在阴影中的细节.由于RGB这三种颜色之间有很强的关系,而HSV这三者之间没有很大的关联,能够较好的反映人对色彩的感知.实验结果表明,与基于RGB空间的多尺度Retinex算法相比,改进的基于HSV的算法更有效的增强图像在亮点和阴影中的细节,颜色更接近于原图.     

基于Retinex理论的微观驱替图像增强算法

针对微观驱替实验图像存在光照不均的现象,提出一种基于快速引导滤波的Retinex图像增强算法.快速引导滤波具有较好的保边性和较低的时间复杂度,可避免照度估计时边缘丢失和运行时间长的问题.该算法通过快速引导滤波得到图像的照度分量,后使用Retinex算法处理得到光照均衡的微观驱替实验图像.实验结果表明,本文算法与MSR算...     

基于照度分割的局部多尺度Retinex算法

针对现有多尺度Retinex图像增强算法采用线性加权的方法来综合各个单尺度Retinex增强效果,不能很好地体现出各个尺度在色彩保真和细节增强上的特点与优势,本文提出一种新的基于照度分割的局部多尺度Retinex图像增强算法.该算法首先通过引入带参数的LIP模型将图像分解成四个照度区域,然后对各区域根据照度的差异采用相应尺度的Retinex算法进行增强,最后通过基于面积的比例因子对各增强后子图进行照度融合,实现图像增强.实验结果表明,与现有多尺度Retinex算法相比,本文算法在图像亮度保持和细节增强上,处理效果较好,在色彩方面也有较好的效果.     

基于路径的Retinex算法在红外图像增强中的应用

为了方便红外目标的检测、识别等后续处理,针对传统红外图像增强算法存在的图像细节增强能力差,视觉效果模糊的问题,提出一种基于Retinex理论的红外图像增强算法.该算法利用固定路径获取反射分量的方法,对整体偏暗的红外图像目标进行增强处理.仿真结果表明,该方法比单尺度Retinex和多尺度Retinex算法更能增强红外图像的细节信息,有效改善虹外图像的视觉效果.