基于直方图均衡化的彩色图像增强

现实生活中经常遇到所照图片清晰度不好,亮度不够,能辨率低,这样就需要将图像进行处理以得到清晰度和亮度更好的图像。文章首先介绍彩色图像和图像增强的定义与方法,以及彩色图像转换为灰度图像的方法,然后对直方图均衡化作出解释,最后通过实验先将彩色图像转换为HSI图像,并对HSI图像中的I分量的灰度图像进行直方图均衡化的处理,再将经过处理后的HSI图像还原成彩色图像,即可得到增强的彩色图像效果图。实现了通过直方图均衡化的处理得到彩色图像的增强。     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究

图像增强算法作为图像预处理的一个重要环节,其主要目的是实现消除图像随机噪声,改善图像质量。传统的直方图均衡化增强方法实质以减少图像灰度级来换取对比度的加大,造成图像细节部分信息的丢失,影响了识别效果。运用对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法实现薄膜图像灰度增强,并通过对处理后的图像质量进行客观评价,证明了该算法相对于传统直方图均衡化算法具有明显优势。     

自适应动态峰值剪切直方图均衡化

传统的直方图均衡化算法在增强图像的同时可能会引入一些视觉退化效应,如一些图像的部分区域出现过度增强。为了克服这个缺点,已有一些灰度均值保持算法,但是这些算法并不能很好地保持图像处理前后灰度均值的稳定性。提出了一种自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法：使用滤波器对原图像的直方图进行滤波操作,并且根据图像的信息来确定分割区间及区间数目;对分割的区间进行重新映射;对区间的直方图进行剪切操作,然后分别地进行均衡化处理,并对处理后的图像进行灰度归一化操作。实验结果表明,该算法可以很好地在保持原图像均值的前提下实现图像增强。     

基于模糊聚类分割的累积直方图均衡化算法

通过比较几种图像直方图均衡化的应用范围,提出一种基于模糊聚类分割的累计直方图均衡化的方法。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不仅使灰度值分布更加均匀,增强了整体对比度,而且保留了原图像更多的细节信息,很好地达到了图像增强的目的。     

一种基于卫星图像的增强方法

直方图均衡化是图像增强的一种有效方法,其基本思想是调整图像的灰度分布。线性拉伸的方法对图像进行增强处理,提高了图像的解译能力。本文从合成图像直方图均衡化和线性增强的优点入手,给出了一种直方图均衡化和线性增强相结合的改进算法,通过对算法中调节参数的选择来获取更好的图像增强效果,该算法避免了图像过亮等现象,改善了图像质量,实验验证了该算法更为有效。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于多峰高斯函数的直方图规定化算法

直方图均衡化作为一种特殊的直方图规定化方法,能有效地增强图像的对比度,但其对直方图活动范围的拉伸通常会造成图像过度增强。一种基于高斯函数的直方图规定化算法可提高控制对比度活动范围的能力,然而该算法处理的图像缺乏层次感。基于此,提出一种基于多峰高斯函数的直方图规定化算法,该算法首先用直方图求导方法估算出原直方图的局部峰值和方差,从而得到原直方图的多峰高斯函数,然后采用扩展后的多峰高斯函数作为目的直方图进行规定化。此算法的主要特点是改变局部峰的参数,有选择地对某局部灰度范围进行对比度增强,从而拉伸整个图像对比度的活动范围。对于彩色图像增强,该算法在对彩色图像R,G,B3个分量子图直方图规定化处理的基础上,根据人类视觉习惯,引入彩色恢复因子将规定化的R,G,B分量进行有效合并。实验结果和原理分析表明,该算法能有效增强图像的视觉效果,使其细节明晰,层次丰富。     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．     

基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.     

用于数字图像直方图处理的一种二值映射规则

直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现频数间的统计关系，它可给出图像的概貌性描述，而基于直方图修改技术的灰度变换是图像增强的实用而有效的处理方法之一。直方图处理包含均衡化和规定化两种技术。均衡化的目的是使图像像素均匀地分布在所有灰度级上；规定化的目的是将原图像的直方图转变为规定的直方图，以便突出一定灰度范围内的图像。为了进一步提高直方图处理算法的有效性，首先分析了现有的几种数字图像直方图均衡化和规定化算法存在的缺点，然后提出了一种新的二值映射规则(BML)，该规则基于最优控制原理，以直方图误差最小为准则进行灰度映射，实验证明．该规则算法简单，无论是用于直方图均衡化处理．还是用于直方图规定化处理，均较其他映射规则都更为有效。     

基于共生矩阵的彩色图像增强算法

针对传统的直方图均衡化会使图像过分增强,产生不自然的现象,提出一种利用二维共生矩阵的彩色图像增强算法。首先,利用相邻3×3像素之间的相关性来构造共生矩阵;然后,对彩色图像中的亮度分量进行共生直方图均衡;最后,将增强后的图像进行暗原色处理得到比较理想的图像。从所提增强算法与其他3种典型的增强算法的比较可看出:所提算法不仅考虑了图像的全局与局部信息,而且降低了直方图峰值和光环效应,提高了图像对比度,有较好的增强效果。     

直方图图像增强技术

图像增强就是通过一定的方法对图像进行处理和变换,它能有效地改善图像整体质量和局部特征,是数字图像的预处理。基于直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围。实验结果表明,直方图均衡化和规定化处理确能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,从而改善图像的可视质量。     

Image Contrast Enhancement by Constrained Local Histogram Equalization

Histogram equalization is a widely used image contrast enhancement method. While global histogram equalization enhances the contrast of the whole image, local histogram equalization can enhance many image details by taking different transformation of the same gray level at different places in the original image. However, the local histogram equalization process often results in unacceptable modification of the original image appearance. In this paper, a constrained local histogram equalization method is proposed to balance the conflicting requirements: enhancement of the image details and the maintenance of the overall image appearance. Our method uses the variational form of histogram equalization so that a constraint condition, which forces the local gray level transformations to change continuously in the spatial domain, can be introduced into the equalization process. Experimental results of different kinds of images show the effect of our method.