基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

基于多独立通道自适应性图像对比度增强算法

针对彩色图像对比度增强处理中存在的"伪彩色"和灰度趋向性现象,提出了一种基于多独立通道自适应性彩色图像对比度增强算法。该算法将图像由RGB色彩空间转为HSI色彩空间,在色调恒不变的基础上选取饱和度自适应因子对灰度通道进行相关增强,同时选择灰度自适应因子对饱和度进行增强,该增强算法建立起了饱和度和灰度增强的相关性,提升了图像视觉效果,能够很好地应用在彩色图像对比度增强的图像处理中。     

一种自适应红外图像对比度增强算法

针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。     

基于三直方图均衡的SF6红外图像对比度增强方法

电力设备SF₆泄漏气体红外图像容易淹没在背景中,肉眼难以辨识低对比度图像中泄漏气体情况,给电力设备检修带来了困扰。提出了基于三直方图均衡的SF₆红外图像对比度增强方法。首先,利用三样条插值拟合图像直方图得到二阶连续曲线,计算每个灰度级对应的一阶导数绝对值。其次,根据一阶导数绝对值和直方图分布划分直方图为两个波峰和一个相对平坦的波谷区域;最后,根据波峰和波谷将直方图分为3个子图,对3个子图分别进行直方图均衡后合并为增强图像。为了验证算法有效性,对现场拍摄的电力设备SF₆泄漏低对比度红外视频流进行增强,并与CLAHE和双直方图均衡算法进行对比。实验结果表明：本文方法在提升图像的整体对比度同时增强了泄漏气体与周围图像的对比度,提升泄漏气体红外图像视觉效果,相比于CLAHE和双直方图均衡方法,本文获得的峰值信噪比和均方根对比度值更高,增强后的图像质量更好。     

一种红外图像对比度增强新方法

针对红外图像分辨率低、对比度低和目标弱小等缺点,提出了一种红外图像对比度增强新方法。该方法利用频率域的同态滤波,对红外图像的细节进行对比度增强处理。同时为进一步增强图像对比度,提高分辨率,利用限制对比度自适应直方图均衡方法调整图像的有效灰度动态范围。通过大量实验验证表明,该方法显著提高红外图像的对比度和可辨识率,改善了图像质量。     

低对比度红外热图像对比度增强技术

在对红外热图像对比度进行增强时，常采用基于直方图的图像灰度线性或非线性变换技术，其缺点是易放大噪声。而根据二进小波变换建立红外热图像的梯度矢量图，通过对红外热图像梯度矢量图的变换可以有效地增强图像对比度且能抑制噪声的放大。     

一种红外图像自适应对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果.     

模糊阈值分割算法在具有双峰直方图图像中的应用

利用模糊阈值分割算法对具有双峰直方图的灰度图像进行阈值分割,这种分割算法具有自动寻找阈值,并且计算简单。试验结果表明：它的计算速度很快,比传统的类间方差最大法快2－3倍以上。     

基于亮度保持的子图像加权对比度增强

本文提出了一种有效的基于亮度保持对比度增强算法.利用BBHE(brightness preserving bi-histogram equalization)算法产生的两个子图像,对两个子图像进行加权求和,从而得到输出图像.同时,根据输入图像以及两个子图像的亮度均值,给出了一种基于亮度保持的权重系数的计算方法.实验结果表明,与其它亮度保持对比度增强算法相比,本文算法能够更准确地保持输入图像的亮度均值以及较好地实现对比度增强.另外,本文算法计算简单,能够满足实时性的要求.     

基于直方图的红外图像细节增强算法研究

红外热成像技术广泛应用于故障检测中,但由于红外探测器各单元响应的非均匀性,使得红外图像对比度低、细节和边缘模糊,不利于人工观测和机器识别,因此对红外图像细节增强算法的研究具有深刻的意义。分析了传统直方图增强算法中的缺陷,提出了一种抑制背景的局部直方图均衡算法,并使用遗传算法加快了阈值求取的速度。实验结果表明,该方法可以在抑制背景的同时增强红外图像的细节,同时速度较快,可用于实时红外图像的预处理。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明：与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

基于非均匀有序直方图和锐化的红外图像增强

由于受到光电测量设备硬件及环境的影响,采集到的红外图像普遍存在对比度低、噪声大等缺陷。为此,提出了一种基于非均匀有序直方图和锐化的红外图像增强算法。考虑到高动态范围红外图像的特性,该方法分为两部分:首先,通过引入在有序直方图域中以恒定斜率增加的非均匀分布来增强图像对比度,并将非均匀分布直方图与输入图像的排序直方图合并于有序直方图域的优化问题,以计算修正后的直方图。其次,为了更有效处理红外图像的模糊效应,提出一种用于高频补偿滤波的相对边缘强度指标,以有效地抑制相对均匀区域中的噪声。实验测试结果表明,与传统算法和其他类似算法相比,使用所提出的方法增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果和更高的实际应用价值。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于直方图极大值准则可变参数图像阈值分割方法

提出了一种基于直方图极大值准更则图像阈值分割方法，通过调节参数可对多类图像进行分割。阉值分割是实时图像处理首选的分割算法。本文通过一维灰度直方图确定极大值，从而获得图像中多个目标区域和背景区域阉值，分割出多个区域，将每个区域赋为不同的灰度级，根据具体所要分割的目标再进行分割。实验证明该方法分割效果较好，分割速度快，实时性较好。     

基于二维灰度直方图的蚁群图像分割

提出了一种基于二维灰度直方图的蚁群图像分割方法。该方法基于二维灰度直方图 的灰度、邻域平均灰度及灰度频数进行蚁群模糊聚类,通过二维灰度直方图的一维最佳投影,设置精确的初始聚类中心来解决蚁群算法循环次数多、计算量大的问题;并针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发式引导函数进行了相应的修正。实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

图像增强中直方图均衡化合理性的一种解释

本文证明了图像增强中平坦的直方图是一些合理假定的必然结果,这些假定包括灰度值被拉伸的程度应该和它在图像中出现的次数（直方图）相联系,灰度值出现的次数越多,就应该被拉伸得越厉害;图像被增强之后如果再进行一次增强应保持不变。教学实践表明,这样引入直方图均衡化易于理解,有启发性。     

基于广义直方图均衡的图像增强新方法

针对传统直方图均衡方法进行图像增强时导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了广义直方图均衡图像增强方法。传统直方图是基于整数1进行计数的,广义直方图将整数1分解成2个值:分数和余数,通过对每个灰度级累计分数值和在所有灰度级均匀分配余数值生成。由于分数值控制着广义直方图均衡的效果,图像中不同特性区域应该具有不同的分数值,给出了基于局部复杂度计算的分数值求取方法。实验结果表明本方法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节和过分放大噪声的不足,是一种有效的图像增强方法。     

基于形态小波变换的低对比度图像增强算法

针对传统的图像对比度增强方法所存在的一些问题,提出了一种基于形态小波变换的图像增强算法.首先,将低对比度图像采用基于提升格式的形态Haar小波进行小波变换,得到小波系数,该小波变换实现结构简单,计算量低,并且有利于图像重要的几何信息在低分辨率空间中的保留.然后,对低频子带小波系数,采用直方图双向均衡方法进行调整,对高频子带小波系数进行基于软阈值滤波的细节系数增强,将调整后的小波系数反变换到空域上,得到增强后的结果.最后,给出几种增强算法实验结果的比较和分析,表明该算法对低对比度图片的增强是非常有效的,可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果.     

改进的直方图均衡图像增强算法及实现

直方图均衡是一种基本的图像增强处理方法。传统的直方图均衡算法由于其复杂性,在硬件实现时往往需要FPGA和DSP的协处理,不仅耗费逻辑资源,而且实时性差,特别是在处理视频图像时,对处理速度的要求更高。为了使算法能够在FPGA上具体实现,文中对算法进行了改进,实现了直方图统计和均衡的并行执行,利用Verilog语言对算法进行了完全可综合的RTL级描述,在Linux系统上应用Ncverilog进行了编译仿真,并利用Synplify Pro8.2.1进行了综合,最后给出了仿真及综合结果。