基于灰度冗余的红外图像实时均衡技术

文章提出一种新型的基于灰度冗余的红外图像实时均衡算法,通过图像灰度直方图的统计,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将灰度分布很少的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效图像灰度级进行等间距排列,最后完成排列后的直方图映射.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图的实时无损均衡,提高了图像质量,并实现实时处理,避免了常规直方图均衡带来的灰度断层现象.该算法在红外热像仪的应用中取得了较好效果.     

红外图像直方图双向均衡技术研究

提出了新颖的红外图像直方图双向均衡技术．该技术在进行直方图均衡化处理的同时，消除灰度冗余，并在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列，从而获得灰度连续的红外图像，解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾．实验表明该技术能够使红外图像的细节和清晰度得到明显的增强。     

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.     

基于空间分布的红外图像直方图均衡算法

随着非制冷焦平面阵列(UFPA)红外探测器的日益成熟，红外热成像技术越来越广泛应用于公安、消防、军事、医学、监控等领域。红外图像直方图分布集中，对比度低并通常伴有大量散粒噪声，需要处理以改进视觉效果。文中提出一种基于空间分布的图像直方图均衡算法，在图像增强同时又适当抑制噪声提升，实验表明该算法优于HE、PE、HP等算法，并具有较快的计算速度。     

基于正弦灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于正弦灰度变换的红外图像增强算法。采用二个拐点,将整个图像按灰度的大小分为三个区:背景区、目标区和过渡区,针对不同区域采取不同的灰度映射变换。灰度伸缩采用正弦函数,其导数是光滑的,灰度伸缩性能好。伸缩的拐点及伸缩强度参数独立可调,通用性强,计算简单。实验结果验证了算法的有效性。     

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.     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

基于自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法

红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式,对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强;接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模,在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声;最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明,本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应,可以在抑制噪声的前提下,有效增强图像细节,并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植,显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于高斯分布的自适应红外图像增强算法

针对红外图像信噪比和对比度低,结合红外图像直方图分布的特点,提出了一种基于高斯分布的自适应红外图像增强算法.该算法采用高斯分布函数平滑红外图像直方图中的主峰,以抑制红外图像背景和噪声的加强.算法中的高斯分布函数可根据原红外图像直方图的分布情况自适应产生,不需要人为设定,将所生成的高斯分布函数对原直方图进行转换后再进行直方图均衡处理,即可实现红外图像的增强.实验结果表明,该算法能有效地突显红外图像的目标,抑制其背景,具有较好的增强效果.     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。     

基于傅里叶变换的森林红外图像增强算法研究

以红外热监控技术在森林火警中的研究为背景,针对森林红外热图像低对比度、噪声大的特点,提出了用傅里叶变换理论对森林红外图像增强.分别用理想低通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和同态滤波器对图像做了增强.结果对比后得出,同态滤波克服了低通滤波和高通滤波的缺点,图像细节和对比度得到明显增强.并进一步优化了同态滤波器中的指数型滤波函数,仿真结果表明,优化后的指数型滤波函数对森林红外图像有更好的增强效果,能提供更满意的图像.     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

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。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.