自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法

针对经典的直方图均衡化图像增强算法可能存在的对比度过度增强、亮度分布不均匀和细节信息不突出等问题,提出自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法.基于直觉模糊集的“投票模型”,引入直觉模糊相异直方图的概念,并基于此提取图像像素的空间位置信息.同时,利用S型隶属度函数对图像直觉模糊相异直方图进行自适应裁剪,采用分段策略对裁剪后的直觉模糊相异直方图进行均衡化处理.最后,利用直觉模糊集的犹豫度刻画原图像的未知信息,修正由引导滤波获得的细节图像,从而保留图像丰富的细节信息.针对3种类型的图像,即自然图像、MRI脑图像及近红外图像的实验结果表明,所提出算法能够有效提高图像的对比度,保留图像的细节信息,使图像呈现较自然的视觉效果,改善图像的质量评价指标.     

基于自适应校正的动态直方图均衡算法

为提高低照度图像的对比度并改进动态直方图均衡化算法的不足,在亮度校正上,提出基于直方图"分布范围"的分割技术和重映射区间分配方法,用去噪阈值优化直方图分布范围的计算;在控制对比度和保留细节信息上,提出带参数的调整量来校正直方图中的较小值,防止灰度级的合并.选取了多个低照度图像数据集进行测试,结合主客观图像质量评价可以看出,对于不同场景、不同程度的低照度图像,所提算法都有良好的增强效果,图像细节信息丰富.     

视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1.4741,最大熵值为7.0993,最大峰值信噪比值为20.6710。     

基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术

针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术。利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比。实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果。     

一种面向交通场景的快速图像增强算法

为提高夜间图像的增强效果,针对具体的交通场景提出一种改进的图像增强算法。通过改进自适应对比度增强算法（ACE）中放大系数的自适应函数,算法能够有针对性地增强图像亮度较低和对比度较低的区域,防止图像过度增强,并且能够增强图像的细节,克服传统对比度增强算法的不足。实验结果表明,该算法增强效果显著,针对具体夜间交通场景图像处理速度快,自适应效果好,具有消除“振铃效应”、颜色保真和较好的保留并增强图像边缘和细节的能力。     

基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

在处理低照度的图像时，传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度，但是存在“光晕伪影”和图像细节表现不明显等问题，因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法。首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法，将图像分成细节图像和基本图像。然后对分离出来的两个图像层构造增益系数，分别进行增强处理后再进行重构，得到一个新的亮度图像。最后，在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像。实验结果表明，本文算法使图像的边缘和细节更加突出，而且能够消除“光晕伪影”现象，客观评价指标也有较大幅度的提升。     

保留灰度级的PCB图像增强研究

从理论上分析了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,给出了简单的物理解释和解析推导,并讨论了该算法的缺点;为了使图像保留更多的细节信息、消除虚假轮廓、保持连续性、提高对比度,提出了保留灰度级的直方图均衡化算法,并分析了其基本原理;对CCD与显微境获取的PCB图像进行了实验,结果表明：通过该算法处理的图像比采用传统直方图均衡化算法处理的图像的效果好。     

PNet：融合注意力机制的多级低照度图像增强网络

低照度图像存在亮度低、噪声伪影、细节丢失、颜色失真等退化问题,使得低照度图像增强成为一个多目标增强任务。现有多数增强算法不能很好地在多个增强目标上取得综合的性能,对此,提出PNet——融合注意力机制的多级低照度图像增强网络模型,通过构建多级串联增强任务子网,结合注意力机制设计多通道信息融合模块进行有效特征筛选及记忆,网络以序列方式处理图像流,协同渐进式完成图像全局自适应亮度提升、噪声伪影抑制、细节恢复、颜色矫正等多任务。此外,通过与现有主流算法进行定量及定性分析对比,结果显示该方法能实现自适应图像亮度增强、细节对比度提升,增强后图像整体亮度自然,没有明显光晕及伪影且色彩较丰富真实,在PSNR、SSIM、RMSE指标中较次优算法分别提升0.229、0.112、0.335。实验结果表明,该方法在低照度图像增强的多目标任务上取得了综合较优秀的表现,具有一定的应用价值。     

一种改进图像增强化方法

依据直方图均衡化算法实现的基本原理,分析得出经传统直方图均衡化处理后由于传统直方图均衡化算法的自身弊端造成的图像灰度级丢失,致使处理后的图像细节信息的大量损失进而使得处理后的图像边缘模糊。对此本文给出了一种改进的图像增强方法。即先提取原图像中的高频细节,可以在空间域中提取,或者在频域中提取。最后再将预先提取好的细节成分与原图像的直方图均衡化处理后的结果进行叠加。通过实验验证,与传统的直方图均衡化算法相比,本文算法处理后的目标图像可以增强了整体对比度,更可以很大程度的保留了原图像的细节信息。     

基于视觉特性的直方图均衡算法改进研究

该文讨论了传统直方图均衡化算法的不足。在分析人眼对图像亮度的感知是呈对数关系的基础上,提出了基于这一视觉特性的直方图均衡化算法的改进方法。该方法通过把对比度在人眼识别范围外的像素依据视觉特性进行调整,来提高图像细节信息的表现能力。实验证明了该改进方法的有效性。1     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

红外与可见光序列图像融合方法的研究

本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。     

车辆运动模糊图像的快速恢复

论文针对运动造成的模糊图像,根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上提出了一种运动模糊图像的快速恢复算法,并用于车辆运动模糊车牌图像恢复中。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于微机的图像监视系统的程序设计

探讨数字化图像监视和记录系统的构建与程序设计技术,通过详细的程序设计实例, 讲述用图像摄取控件高效设计硬盘录像系统的程序设计技巧.     

汉字意象思维在插画中的应用

汉字从创始至今走过了漫长的历史,它是目前世界上仅存的表意形文字。汉字在造字思维上注重形意结合——以意造形、以形表意,这种思维贯穿了我们的历史和文化。文章以汉字的造字思维为切入点,重点分析了汉字中的意象思维及其在插画中的应用,这种意象思维为我们提供了极为广阔的创作空间。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。