基于MSRCR的水下图像清晰化算法

针对水体、悬浮颗粒对光线极强的散射效应导致水下图像细节模糊、对比度下降及颜色失真的问题,在水下光学成像模型的基础上,利用改进的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理,并结合MSRCR算法对图像进行颜色恢复,实验结果图像和客观质量评价指标显示,该算法提高了图像清晰度和对比度,并且达到了修正色彩不平衡的效果。     

基于图像增强的去雾快速算法的FPGA实现

基于图像增强方法，本文提出了一种使用亮度映射的图像去雾快速算法。此算法通过调整室外多雾场景图像的对比度，提高了雾中物体的辨识度。算法的复杂度低、处理延迟小，实时性高，利于FPGA的实现。实现时不需外存储器，延时为ns级，并提供了强度调节接口，以适应较广的应用环境。     

像增强型夜视系统的图像信息传递

在分析了像增强夜视系统信息传递的基础上，指出像增强器输出端荧光屏至人眼的图像传递过程，构成了像增强夜视系统信息传递量的限制．提出了采用系统信息传递量作为夜视系统设计与评价的方法，利用这种方法可以发现在像增强器增益足以补偿光谱选道衰减的条件下，采用彩色像增强可以大幅度增加夜视系统传输的信息量．     

基于非锐化掩模的实时自适应图像增强算法

针对传统的非锐化掩模算法的局限性,依据图像中各像素点及以其为中心的若干相邻像素点的均方差值,提出了自适应图像增强算法的原理,并分析其硬件实现方法,然后给出了该算法与其它算法应用于图像增强的对比结果,最后在FPGA（field programmable gate array）实验板上进行验证.实验结果表明,此算法有效的增强图像的细节区域,防止图像边缘区域出现过冲现象,抑制图像平坦区域的噪声放大.因此,该算法取得了良好的视觉效果,硬件实现简单,适合于实时条件下图像的增强.     

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。     

用C++ Builder实现数字图像的平滑处理

介绍了图像增强技术中，空间域处理方法中的邻域平均法的原理、算法，及该原理在windows平台上以C＋＋ Builder为开发工具的具体程序实现。     

低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法北大核心CSCD

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节丢失等缺陷,提出了低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法。用基于改进引导滤波的Retinex将红外图像分解为低频和高频图像。为了充分利用像素级的动态空间,对低频图像进行均匀重分布,以提升图像的亮度和清晰度;用提出的方向梯度算子对高频图像进行边缘提取,再对高频图像进行边缘增强,进一步提升图像的对比度。将经增强处理的低频和高频图像作Retinex反变换,得到增强效果的红外图像。实验结果显示,相对于部分现有方法,本文方法的增强图像的信息熵和Brenner指数更高,而NIQE指数更小,因此本文方法能更有效地提升红外图像的对比度,在增强图像纹理细节的同时更好地保持图像的自然度。     

基于双引导滤波的红外和可见光图像融合算法

图像融合是将多幅图像中有用或互补信息整合成一幅图像的过程。本文提出了一种基于引导滤波多尺度分解的红外和可见光图像融合算法。在传统的引导滤波图像融合算法的基础之上,利用双引导滤波器代替均值滤波器将源图像分解为小尺度纹理细节、大尺度边缘和基础图像;直接利用纹理细节及边缘层图像构建显著性映射图,用其代替额外的特征提取操作,可很好地突出源图像显著性信息的同时大大降低算法复杂度;利用显著性映射图、Sigmoid函数构造权重图,将源图像中具有视觉意义的信息注入到融合图像中;利用色彩模型转换融合方式,可更好保留图像的色彩信息。定性和定量实验结果证明,相比于传统的基于引导滤波的图像融合算法,本文算法的融合效果得到进一步提升。