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模糊多尺度Retinex彩色图像增强 总被引:1,自引:0,他引:1
由于中心环绕Retinex算法中假设场景中光照是平缓变化的,所以在图像明暗对比强烈处易出现光晕现象。针对Retinex传统算法的固有缺陷,结合MSRCR算法在色彩恢复上的优势,提出了一种模糊多尺度Retinex彩色图像增强方法(FMSRCR)。FMSRCR使中心环绕空间对比运算仅在光照强度相近的区域中进行,克服了光照不均的影响。同时采用自适应高斯模,减少了卷积运算量。通过实验证明该方法是有效的。 相似文献
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提出了一种快速Retinex彩色图像增强方法,模拟了人类视觉系统全局和局部自适应性。首先对图像的亮度范围做全局调整;然后在光照估计步骤中对亮度进行Mean Shift滤波,用于其后光照影响的消除;最后对增强结果进行颜色恢复并进行了后处理。实验结果表明,方法能够有效压缩图像的动态范围,克服光照不均的影响,有效去除了光晕现象,且方法的颜色保持性较同类方法更好。使用了Mean Shift加速算法,方法运行速度快于此前提出的方法。 相似文献
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滤波算法在图像增强中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究图像增强问题,当光照变化比较强烈时,传统增强算法假设场景中光照是平缓变化的,易产生“光晕”现象,导致图像质量变差.为了图像增强后的质量,提出一种单尺度双边滤波的图像增强算法.首先对采集图像亮度增强,然后利用双边滤波消除光照对图像不利影响,最后采用单尺度Retinex算法对图像进行增强处理.仿真结果表明,单尺度双边滤波增强算法很好地解决了传统算法中存在“光晕”难题,提高了图像增强效率,可适用于任何光照强度下的图像增强. 相似文献
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焦点引导的带颜色恢复的多尺度Retinex算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低照度下高动态范围图像在应用多尺度Retinex算法进行图像增强时,易出现光晕现象和颜色失真等问题,提出了一种可以由焦点引导的带颜色恢复的多尺度Retinex(FgMSRCR)算法。通过自底向上视觉注意模型对低照度下高动态范围图像进行焦点提取,保留于相异焦点集中,对整幅图像应用带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)进行图像增强,再对焦点区域进行保持亮度和颜色比例的增强,利用高斯平滑滤波器完成图像增强任务。实验结果表明,与常见的图像增强算法和其他Retinex算法相比,该算法能够在保持颜色恒常的前提下有效地克服光晕现象。 相似文献
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改进的单尺度Retinex及其在人脸识别中的应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高在光照条件变化下的人脸识别率,提出一种改进的单尺度Retinex算法并用于人脸识别的光照预处理中.该算法通过非线性全局对比度增强对原图像增强,并利用Mean-Shift平滑滤波代替传统单尺度Retinex中的高斯滤波对光照估计,能够明显地消除单尺度Retinex算法中不能解决的光晕现象.在人脸库的实验表明,该算法不仅比直方图均衡化、Gamma校正、单尺度Retinex、多尺度Retinex算法具有更好的光照预处理效果,而且能够有效提高人脸识别率. 相似文献
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基于图像融合技术的Retinex图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。 相似文献
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为解决目前自然场景文本识别系统文字识别率较低的问题,从识别图像的质量角度分析,发现用相机拍摄的带有液晶屏幕的图像,易受到光照或屏幕本身显示问题影响,成像质量低,难以辨别屏幕内信息。传统的解决方法如使用retinex算法进行图像增强时,由于retinex算法本身的局限性,对于光照不均的图像,会出现光晕现象。针对此问题,本文提出基于同态滤波的去光晕retinex算法来进行光照的校正,首先使用改进的同态滤波算法对图像进行不同程度的滤波处理,校正光照,处理后图像再使用改进的retinex算法进行图像增强,则可以避免光晕现象。实验结果表明,本文方法可以有效提高低照度液晶屏幕图像的视觉效果,优于传统的retinex算法,无光晕现象产生,进而提高自然场景文本识别系统的识别准确率。 相似文献
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现有Retinex图像增强算法在使用过程中往往会产生轻微的光晕现象,在图像清晰度、细节、保真性、适用范围等方面存在诸多不足,在模糊域内,提出的基于Retinex的雾霾图像增强算法可有效克服此类不足。首先利用自适应多阈值算法对图像进行分块,并确定分块区域的最佳渡越点;然后采用线性隶属度函数将图像像素值变换为模糊域,通过渡越点计算提出的模糊双曲正切函数的关联参数,对图像的各个分块区域应用Retinex算法进行非线性图像增强,同时对增强结果进行模糊双曲正切调整;最后采用线性加权和线性逆变换的方法恢复原图像。通过对大量图像的对比实验发现:传统处理方法产生的光晕现象得到了抑制,图像清晰度、细节、保真性以及对比度等处理效果改善明显,算法适用范围更广。 相似文献
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图像在采集过程中会因为机械设备、天气状况等原因产生曝光不均等问题,使得图像的拍摄效果不佳,无法满足实际应用的需求。而传统的Retinex算法应用于图像增强时会导致图像边缘模糊与泛灰等问题。因此,针对传统的Retinex算法现存的问题,提出一种新颖的图像增强算法——基于L0范数的Retinex算法RIEALN。首先通过全局L0梯度最小化方法提取图像的轮廓成分,然后进行Retinex算法处理,再将提取的轮廓成分融合到原始图像,实现原始图像的增强。实现过程中还通过增加不同的L0梯度最小化因子确保不同尺度轮廓成分的均匀增强。实验结果表明,该算法不仅可以增强图像的对比度,而且还能够较好地保留边缘信息。 相似文献
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基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。 相似文献
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针对非均匀光照图像不能满足"视觉匹配"的问题, 依据人眼视觉机制提出了非均匀光照图像二次曝光算法. 首先, 融合退化过程模拟模型(Degradation process simulation model, DPSM)和Retinex模型得到了非均匀光照图像的成像模型, 利用修正的变分Retinex求解方法,获取乘性光照图像; 在人眼视觉阈值性的引导下去除加性光照图像, 获取反射图像; 依据视觉感光适应性对乘性光照图像进行动态范围调整, 并同反射图像相乘获取全局增强结果; 将全局增强结果同原始图像融合, 并对低照度区域进行颜色校正, 获取"视觉匹配"结果. 实验证明本文算法的场景再现结果可以较好地满足"视觉匹配", 性能达到或者超越了现有算法. 相似文献
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针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。 相似文献
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为了解决雾霾天气的影响下成像设备采集的图像容易出现的降质及色彩失真问题, 并从有雾图像中增强其细节信息, 提高原图像的对比度和清晰度. 将彩色图像RGB通道分别做相应的图像增强算法处理, 全局直方图均衡化把整体的灰度直方图进行均匀分布的处理, 小波变换算法对彩色图像进行多层次分解, 多尺度Retinex算法通过高斯函数做卷积运算对图像做多尺度变换. 实验结果表明, 全局直方图均衡化、小波变换算法和多尺度Retinex算法都能增强雾天图像的景物信息, 有对应于各自的优势和不足. 相比较这3种算法而言, 多尺度Retinex算法得到的去雾图像亮度增强、细节信息突出、失真度小, 能更好地进行去雾增强. 相似文献