基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.     

基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.     

双头增强与非均匀校正的水下图像增强算法

受水下环境浑浊度高、光照不足和均匀性差等因素影响,水下成像所获取的图像存在对比度低、细节模糊和颜色失真等缺陷,为此提出一种双头增强和非均匀校正的水下图像增强算法。利用构建的双头增强网络从浅层信息中提取多尺度特征,同时融合不同通道的上下文信息,有利于水下图像低对比度的增强;此外构建了非均匀校正网络,对图像不同通道和不同位置进行非线性加权融合,有利于颜色一致性和亮度的恢复。与10种算法相比,本文算法在UIEB测试集上峰值信噪比、结构相似性比其他方法的最优值分别提高了4.02 dB和0.120,CIEDE2000指标下降了1.51,在LUSI测试集上述指标分别提高了2.13 dB、0.025及下降了0.48。实验结果表明：所提算法针对不均匀的水下图像增强效果显著,更加符合人眼特性。     

基于DM6467的视频图像增强系统研究

针对雾气环境下实际图像亮度/对比度不佳的情况,提出了整体灰度拉伸和局部对比度增强算法,改善了图像的亮度和对比度。采用基于暗原色先验的图像去雾算法来去除视频监控中常常遇到的雾霾影响。为了消除块效应,将图像分成最小的块,即对每个像素提取暗原色,并采用邻近相似性原则修正暗原色,MATLAB仿真表明,改进后的算法可以很好地去除图像中的雾气。最后,完成了基于达芬奇DM6467的图像增强算法软件开发,实现了4路视频的输出、切换和图像增强。增强后的图像,其SSIM指标可提高50%以上,该系统可以有效地去除雾气对图像的影响,满足图像去雾增强的需要。     

保留边界特征的深度图像增强算法研究

针对现有深度图像增强算法存在边界保留特性差的问题,提出梯度掩模导向联合滤波(gradient mask guided joint filter, GMGJF)算法。利用深度图像进行Sobel梯度变换获取边界方向信息,利用深度图像空洞区域生成空洞掩模,再以边界方向和空洞掩模为导向联合彩色图像对深度图像进行迭代高斯滤波和空洞填充。实验结果表明,GMGJF算法的PSNR(peak signal to noise ratio)、SSIM(structural similarity index measure)比IMF(iterative median filter)、GF(guided filter)、JBF(joint bilateral filter)算法的PSNR、SSIM至少提高了3.50%和1.07%,不仅去噪能力、空洞填充能力最强,而且边界特征保持最好,有利于深度图像的特征提取与目标识别。     

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.     

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。     

基于主动光照的深海图像增强算法

为了改善主动光在水下传播过程中由散射与吸收效应导致的深海图像对比度低下以及颜色失真问题,提出一种水下图像增强算法.不同于传统方法利用最亮点的强度值作为背景光,提出基于物体与背景光非相关性的背景光估计方法,有效避免了前景处的亮像素或白色物体像素对背景光的误判,同时确保了去散射的精确性,提高水下图像的对比度;针对人造光源的颜色增益和光路衰减导致的图像色偏等问题,在去散射图像上选取离光源最近的灰色像素,利用其对光源的敏感性,将光照强度分离出来.最终,通过估计并去除光源本身的颜色增益,同时补偿光在传播过程中的损失,实现图像的颜色校正.实验结果表明,所提算法可以有效去除水下图像的散射效应,较好地恢复图像色彩,进而获得较优的增强图像.相比于其他算法,增强后的图像信息熵和水下图像质量评价指标值较高,说明该算法能显著提升水下图像的质量,同时保留图像有用信息.     

一种基于灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像，采用双门限分割法进行图像分割，然后采用分段灰度变换法进行图像增强。根据具体图像，通过人机交互的方式确定2个阈值，将图像分割为目标区、过渡区和背景区3部分；按照每一部分的特点，设计不同的灰度变换，对图像进行分段线性增强，得到感兴趣目标区的最佳视觉效果。通过对16位红外图像进行实验，得到了满意的结果。实验表明,该算法灵活便捷，在增加对比度和去除噪声的同时，还抑制了背景，达到了预期的效果。     

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.     

基于明度分量的Retinex-Net图像增强改进方法

当人们在低照度光照条件下拍摄图像时,图像通常会受到低可见度的影响.这种低可见度的图像不仅影响视觉效果而且对后续的使用造成诸多困难.为了解决低照度条件下图像可见度差,色彩偏差等问题,本文提出了一种改进的Retinex网络增强方法.该方法首先对低照度RGB图像进行HSV色彩空间变换,利用Retinex分解网络单独对明度分量进行分解增强,并通过上采样操作增大明度分量的分辨率.然后对色相分量和饱和度分量,运用最近邻点插值增大其分辨率,结合增强的明度分量转换回RGB色彩空间,得到初始增强图像.最后采用小波变换图像融合技术,与原始低照度图像进行融合,消除初始增强图像中的过度增强部分.实验结果分析表明,本文所提方法与原始Retinex网络方法相比,NIQE值平均下降了19.49%,图像标准差平均提升了41.35%.本文所提算法有望在安防监控、生物医学等领域得到有效应用.     

基于深度约束的水下稠密立体匹配

针对双目水下图像匹配不满足空气中常规极线约束的问题,提出一种基于深度约束的半全局算法以实现水下稠密立体匹配.首先采用深度约束确定匹配过程的深度约束搜索区域.然后,基于深度约束区域将绝对差值和梯度计算推广到二维区域并进行加权融合.在深度约束区域内的搜索过程中,采用胜者为王的策略确定某一视差值下的最佳行差及最佳行差下的匹配代价,并将其作为能量函数的数据项应用于半全局算法中,进行匹配代价的聚合.最后采用抛物线拟合法得到亚像素级的稠密视差图.在水下图片上进行的稠密立体匹配结果表明:相较于其他半全局匹配算法,本文算法在极大提高运行速度的前提下,可以获得良好的水下稠密立体匹配效果.     

基于结构特征引导滤波的深度图像增强算法研究

为了解决深度图像中存在的图像模糊、空洞和噪声等图像质量问题,拟从软件的角度出发,在不改变传感器成像系统物理结构的前提下,基于结构特征并以彩色图像作为引导展开研究,实现深度图像增强和空洞修补的目的,提高深度图像的质量。通过对彩色图像和深度图像的结构特征进行提取,得到共性的全局特征,并对得到的结构特征进行联合双边滤波,最后基于马尔科夫随机场的方法进行深度图像增强,实现了低成本获取深度增强的图像。实验结果表明本文算法在保持图像边缘的细节性、平滑性和整体性上具有更好的效果,与其他算法相比,图像的均方根误差RMSE更低,仅为0.506 93及1.169 30（针对Teddy及Art图像）。     

反向追迹法获取水下对空全景图像

在水下透过波浪对海面及空中目标成像,所获取的目标图像会发生畸变。为定量分析波浪对图像畸变的影响,建立一种理想的水下对空成像模型,得到透过波浪的全景图像。首先,在给定的成像模型下,运用主光线反向追迹法,由斯涅耳定律计算出与水下入射光线对应的水上折射光线的方向矢量,从而得到天球上目标点与成像靶面上单像素点的物像对应关系。然后,对整个成像靶面上的像素点进行遍历,形成水下对空全景图像。最后,在4种特殊的海面波浪波形下,利用MATLAB环境计算出天空圆形目标及背景的水下对空全景图像。计算结果表明:运用反向追迹法能够有效地计算出水下对空全景图像,通过调整波浪参数,可以定量分析图像的畸变程度。主光线反向追迹法适用于分析透过具有一阶可导波浪的水下对空全景图像的畸变特征,为研究更复杂波浪下的水下对空图像畸变特征奠定了基础。     

基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强

针对水下图像由水的散射、吸收引起的色偏、色弱、信息丢失问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强算法。该网络引入了改进的UNet3+-Avg结构与注意力机制,设计出多尺度密集特征提取模块与残差注意力恢复模块,以及由Charbonnier损失和边缘损失相结合的联合损失函数,使该网络得以学习到多个尺度的丰富特征,在改善图像色彩的同时又可保留大量的物体边缘信息。增强后图像的平均峰值信噪比(PSNR)达到23.63 dB、结构相似度(SSIM)达到0.93。与其他水下图像增强网络的对比实验结果表明,由该网络所增强的图像在主观感受与客观评价上都取得了显著的效果。     

基于优势特征图像融合的水下光学图像增强

针对水下光学图像颜色失真、非均匀光照、对比度低的问题,提出基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法.首先,提出改进的暗通道先验算法去除退化图像中的不均匀浑浊并均衡色彩;其次,对颜色校正图像分别使用基于加权分布的自适应伽玛校正算法和限制对比度自适应直方图均衡-同态滤波算法,增强颜色校正图像对比度并使其亮度均衡;最后,定义三幅融合图像即颜色校正图像、亮度均衡图像、对比度增强图像的关联权重图,通过多尺度融合算法获得融合图像.与单一预处理算法只能解决对应的退化现象相比,该算法对单幅退化图像进行多算法处理,得到三幅优势特征图像,通过不同权重的组合最大程度地将各优势特征相结合,得到的综合效果远超各单一算法优化效果,不再局限于解决颜色失真等单一问题.将本文算法与现有算法在主观评价和客观评价两方面进行实验对比,结果表明,该算法可以有效平衡水下图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像.     

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。     

改善光电稳瞄系统视觉效果的图像增强算法

为了改善光电稳瞄系统的视觉效果,使视频图像更加适合于人眼观察,并且有利于对目标的自动跟踪效果,将直方图均衡化处理与拉普拉斯边缘锐化处理相结合,在增强对比度的同时尽量保持边缘细节。仿真结果显示采用本文算法能够有效改善视频图像的视觉效果。