基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。     

欠曝光图像的信息增强技术

在光线背景条件不好的环境下进行图像采集容易曝光不足,导致成像质量不高.为了提高欠曝光图像的成像质量,提出了一种基于Radon尺度变换的欠曝光图像信息增强技术.对采集的欠曝光图像进行分块处理,通过区域网格径向划分实现图像分割;采用模板自适应匹配方法进行光照敏感度修正,实现白平衡补偿;运用Radon尺度变换提取欠曝光图像的多尺度Retinex颜色特征分量,实现图像信息的增强,改善成像质量.仿真结果表明,采用该方法进行欠曝光图像的信息增强处理,输出图像具有较好的成像性能,归一化相关系数和峰值信噪比均高于传统方法,说明该方法的抗噪性和鲁棒性较好.     

一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

同态滤波在光照补偿中的应用

通过对照度场的频谱分析得到光照特性,据此设计了适用的同态滤波器模型和表达式参数。在此基础上,将同态滤波方法应用到彩色图像的光照补偿中,保持彩色图像的色度和饱和度不变,将同态滤波方法应用到亮度分量上。实验结果表明,该方法不仅能快速准确地获取同态滤波器的参数,而且对彩色图像的光照补偿更为有效。     

基于二维EMD的人脸图像去光照方法研究

去除光照影响是人脸图像增强和识别的关键技术.二维经验模态分解(2-D EMD)可根据图像特征自适应地将其分成多个尺度的分量,各分量重建可实现图像增强或去噪的功能.基于二维EMD的原理及特征,研究了2种新的人脸图像去光照算法,即基于原始图像的直接二维EMD重建和基于Lambert光照模型的对数二维EMD重建,并运用特征脸识别对去光照算法的效果进行了测试和比较分析.仿真结果表明,运用二维EMD重建可较好地去除人脸图像中的光照影响,而对数二维EMD重建算法相对具有更明显的稳健性和适用性.     

基于非下采样轮廓波的多曝光工件图像Retinex增强方法

针对多曝光工件图像动态范围低、反光面多、易产生过饱和现象等问题,提出了一种针对工件图像序列的Retinex方法。引入光照模型,解决现有方法中没有充分考虑光照条件与曝光时间的缺陷。增强不同曝光时间的LDR(Low dynamic range)图像序列,并将一般的单个图像Retinex处理过程扩展至图像序列,综合序列中各幅图像提供的信息。为了更好地保护边缘信息,还采用具有多方向带通特性的非下采样轮廓波(Non-subsample contourlettransform,NSCT)变换先分解出细节、近似分量子图,再分离近似分量图像的照射、反射分量,从序列中选取各分量图像的最优组合用于增强。试验结果表明:该方法能够有效去除工件图像反光面的过饱和现象,同时提升了图像的视觉动态范围。     

不均匀光照文本图像的二值化

提出了一种不均匀光照文本图像的二值化方法.通过背景估计和对比度补偿将原始图像变换成背景规范化图像,然后结合全局阈值与局部阈值方法对背景规范化图像进行二值化处理,实验结果表明,该方法是有效的.     

基于小波分析的夜间色光背景图像白平衡优化算法

在进行夜间复杂色彩光照背景下的图像采集和处理过程中,易受到图像色差的干扰而出现白平衡失真,故提出了一种基于连续小波时间尺度分解的夜间色光背景图像白平衡失真补偿算法.该算法采用全局显著图融合方法对图像进行尺度信息分解和特征采集,采用双通道扇形滤波降噪方法进行图像去噪处理,采用连续小波变换将图像像素特征从一维函数映射到时间尺度的二维函数中,进行夜间色光背景图像的白平衡失真补偿.仿真结果表明,采用该算法进行夜间色光背景图像白平衡优化处理具有较好的图像色差均衡性能,图像成像的峰值信噪比较高.     

基于方向扫描的图像光照补偿算法

提出了一种基于二维图像信息的人脸光照补偿算法。基于人脸形状与球面相近的假设,首先沿人脸对称方向估算均匀光照下人脸图像灰度的统计信息,并对统计信息进行数据拟合,构建标准光照模型;然后估算非均匀光照下人脸图像的大致光照方向,并沿垂直光照方向对图像灰度进行统计分析;最后利用标准光照模型,结合线性和非线性变换,把非均匀光照下人脸图像调整到标准状态。在Yale B人脸库上的处理结果表明,该算法可以解决大角度斜光照和极度暗光照情况下光照补偿问题,且算法简单计算量小。     

基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法

为了提高对光照及雾气浓度不均匀的雾天图像的增强效果,提出了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法.基于变分Retinex模型将雾天图像分解为对应的光照子图和反射子图,并在各子图中进行独立的模型参数估计,有效提高了参数估计的准确性;以一种基于图像块的模型参数估计策略取代传统的逐点估计方法,补偿了由模型复杂度增加所带来的计算效率下降问题;综合利用多种图像先验知识构建了一个基于图像块的透射率估计多目标优化函数,进一步提升了所增强图像的可视性.对比实验结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性.