YCbCr空间分治的双分支低照度图像增强网络

目的 现有的低照度图像增强算法通常在RGB颜色空间采用先增强后去噪的方式提升对比度并抑制噪声,由于亮度失真和噪声在RGB颜色空间存在复杂的耦合关系,往往导致增强结果不理想。先增强后去噪的方式也放大了原本隐藏在黑暗中的噪声,使去噪变得困难。为有效处理亮度失真并抑制噪声,提出了一个基于YCbCr颜色空间的双分支低照度图像增强网络,以获得正常亮度和具有低噪声水平的增强图像。方法 由于YCbCr颜色空间可以分离亮度信息与色度信息,实现亮度失真和噪声的解耦,首先将低照度图像由RGB颜色空间变换至YCbCr颜色空间,然后设计一个双分支增强网络,该网络包含亮度增强模块和噪声去除模块,分别对亮度信息和色度信息进行对比度增强和噪声去除,最后使用亮度监督模块和色度监督模块强化亮度增强模块和噪声去除模块的功能,确保有效地提升对比度和去除噪声。结果 在多个公开可用的低照度图像增强数据集上测试本文方法的有效性,对比经典的低照度图像增强算法,本文方法生成的增强图像细节更加丰富、颜色更加真实,并且含有更少噪声,在LOL（low-light dataset）数据集上,相比经典的KinD++（kindling the darkness）,峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了3.09 dB,相比URetinex（Retinex-based deep unfolding network）,PSNR提高了2.74 dB。结论 本文提出的空间解耦方法能够有效地分离亮度失真与噪声,设计的双分支网络分别用于增强亮度和去除噪声,能够有效地解决低照度图像中亮度与噪声的复杂耦合问题,获取低噪声水平的亮度增强图像。     

基于透射率修正的湍流模型与动态调整retinex的水下图像增强

目的 为提高水下获取的结构物表面缺陷图像的对比度和清晰度,便于缺陷区域的分割、提取和识别工作,提出了一种基于改进的湍流模型和引导滤波平滑的retinex的图像增强方法。方法 将光照不均的水下图像转换到Lab空间,对亮度空间进行自适应直方图均衡的匀光处理,根据暗通道先验理论估算匀光图像的透射率,结合大气湍流通用模型模拟退化图像,通过调整透射率系数获得退化图像。采用维纳滤波过滤图像噪声,将滤波后的图像作为导向图,利用导向滤波细化获得边缘保持的图像。根据3σ准则对3通道多尺度retinex （multi-scale retinex,MSR）的反射分量进行色彩矫正,获取最终增强后的水下结构物表面缺陷图像。结果 选取多组在不同湍流环境下采集的图像为研究对象,采用本文提出的方法进行实验,并与经典的暗通道算法、直方图均衡算法以及单尺度retinex算法对比,使用信噪比、信息熵、标准差和平均梯度等指标进行评估。实验结果表明,本文方法的信息熵、标准差相较直方图均衡算法和单尺度retinex分别提高了11.7%和25.6%,分割准确率上升了3.1%。从主观效果上看,本文算法图像细节更为丰富,视觉效果自然。结论 本文算法改善了退化模型的自适应问题,在信息熵、标准差、平均梯度等综合指标上均有优异表现,与暗通道先验方法相比,信噪比、平均梯度大幅提升,同时实现了缺陷的边缘保持效果,为下阶段的图像处理提供了良好的信息源。     

基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强

目的 现有的低照度图像增强算法常存在局部区域欠增强、过增强及色彩偏差等情况,且对于极低照度图像增强,伴随着噪声放大及细节信息丢失等问题。对此,提出了一种基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强算法。方法 首先,为了降低色彩偏差对注意力图估计模块的影响,对低光照图像进行了色彩均衡处理;其次,试图利用低照度图像最小通道约束图对正常曝光图像的照度和纹理进行注意力图估计,为后续增强模块提供信息引导;然后,设计全局与局部相结合的增强模块,用获取的照度和场景纹理注意力估计图引导图像亮度提升和噪声抑制,并将得到的全局增强结果划分成图像块进行局部优化,提升增强性能,有效避免了局部欠增强和过增强的问题。结果 将本文算法与2种传统方法和4种深度学习算法比较,主观视觉和客观指标均表明本文增强结果在亮度、对比度以及噪声抑制等方面取得了优异的性能。在VV（Vasileios Vonikakis）数据集上,本文方法的BTMQI（blind tone-mapped quality index）和NIQMC（no-reference image quality metric for contrast distortion）指标均达到最优值;在178幅普通低照度图像上本文算法的BTMQI和NIQMC均取得次优值,但纹理突出和噪声抑制优势显著。结论 大量定性及定量的实验结果表明,本文方法能有效提升图像亮度和对比度,且在突出暗区纹理时,能有效抑制噪声。本文方法用于极低照度图像时,在色彩还原、细节纹理恢复和噪声抑制方面均具有明显优势。代码已共享在Github上：https://github.com/shuanglidu/LLIE_CEIST.git。     

自适应双向保带宽对数变换及低照度图像增强

目的 在低照度环境下,由于受图像采集设备的限制,导致获取到的图像往往亮度低、对比度差。针对这一问题,提出一种自适应双向保带宽对数变换的增强算法。方法 首先通过标准化变换将低照度图像处理成标准化图像,然后根据标准化图像的平均亮度进行自适应双向保带宽对数变换,最后对图像取整输出,从而得到增强后的图像。结果 实验选用LIVE database release2标准库中29幅高质量图像作为参考图像,然后经Photoshop CS5统一处理成低照度图像,使用本文算法对其增强,并与直方图均衡化（HE）、多尺度Retinex增强（MSR）、自然保持的增强算法（NPEA）的结果进行比较。本文算法增强后的图像其整体对比度和亮度在主观上都有较大提高,增强效果优于其他3种方法;同时,本文算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）客观指标平均值分别为22.75和0.86,明显高于其他3种算法。另外,在算法运行效率方面,本文算法平均运行时间也较短,约为74 ms。结论 本文算法增强后的图像更自然、更符合人眼视觉特性,且算法简单易于实现,运行效率高。该算法广泛适用于背光或光照不均的低照度环境下的图像增强。     

大气模型与亮度传播图相结合的低照度视频增强算法

目的 为解决低照度视频亮度和对比度低、噪声大等问题,提出一种将Retinex理论和暗通道先验理论相结合的低照度视频快速增强算法。方法 鉴于增强视频时会放大噪声,在增强之前先对视频进行去噪处理,之后结合引导滤波和中值滤波的优势提出综合去噪算法,并将其应用于YCbCr空间。其次提取亮度分量来估计亮度传播图,利用大气模型复原低照度视频。最后综合考虑帧间处理技术,加入场景检测、边缘补偿和帧间补偿。结果 为了验证本文算法的实际效果和有效性,对低照度视频进行增强实验并将本文算法与Retinex增强算法、去雾技术增强算法进行了比较,本文算法有效地提高了低照度视频的亮度和对比度,减小了噪声,增强了视频的细节信息并减轻了视频闪烁现象,从而改善了视频质量。算法处理速率有着非常明显的优势,相比文中其他两种算法的速率提升了将近十倍。结论 本文算法保持了帧间运动的连续性,在保证增强效果的同时提升了处理速率,对细节和边缘轮廓部分的处理非常精细,具有目前同类算法所不能达到的优良效果,适用于视频监控、目标跟踪、智能交通等众多领域,可实现视频的实时增强。     

不同颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强

目的 水下图像是海洋信息的重要载体,然而与自然环境下的图像相比,其成像原理更复杂、对比度低、可视性差。为保证不同类型水下图像的增强效果,本文提出在两种颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。方法 首先,进行基于Gray-World理论对蓝、绿色通道进行颜色均衡化预处理。然后,根据红绿蓝（R-G-B）通道的分布特性和不同颜色光线在水下传播时的选择性衰减,提出基于参数动态优化的R-G-B颜色模型自适应直方图拉伸,并采用引导滤波器降噪。接下来,在CIE-Lab颜色模型,对‘L’亮度和‘a’‘b’色彩分量分别进行线性和曲线自适应直方图拉伸优化。最终,增强的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。结果 选取不同类型的水下图像作为数据集,将本文方法与融合颜色模型（ICM）、非监督颜色纠正模型（UCM）、基于暗通道先验性（DCP）的水下图像复原和基于水下暗通道先验（UDCP）的图像复原方法相比较,增强后的图像具有高对比度和饱和度。定性和定量分析实验结果说明本文提出的方法能够获得更好视觉效果,增强后的图像拥有更高信息熵和较低噪声。结论 在RGB颜色模型中,通过合理地考虑水下图像的分布特性和水下图像退化物理模型提出自适应直方图拉伸方法;在CIE-Lab颜色模型中,引入拉伸函数和指数型曲线函数重分布色彩和亮度两个分量,本方法计算复杂度低,适用于不同复杂环境下的水下图像增强。     

采用双尺度图像分解的水下彩色图像增强

目的 为解决水下图像的色偏和低对比度等问题,提出一种基于双尺度图像分解的水下彩色图像增强算法。方法 通过基于均值和方差的对比度拉伸方法改善图像的色偏问题,并利用中值滤波降低红通道对比度拉伸后引入的噪声;采用双尺度图像分解绿通道图像补偿红通道图像细节;在处理后的红通道图像中引入原始图像红通道的真实细节与颜色。结果 选取不同水下图像作为实验数据集,将本文方法与暗通道先验的方法、基于融合的方法、自动红通道恢复方法以及一种基于卷积神经网络深度学习的方法相比较,首先从主观视觉效果进行定性分析,然后通过不同评测指标进行定量分析。主观定性分析结果表明,提出的方法相比较其他方法能够更好地解决图像色偏和红色阴影问题;定量分析中,自然图像质量评价（natural image quality evaluation,NIQE）指标和信息熵（information entropy,IE）值较基于融合的方法和深度学习的方法分别提高了1.8%和13.6%,且水下图像质量评价指标（underwater image quality measurement method,UIQM）较其他方法更优。结论 提出的双尺度图像分解方法利用水下图像成像特点解决图像色偏以及低对比度问题,具有良好的适应能力,同时算法复杂度低且鲁棒性较高,普遍适用于复杂的水下彩色图像增强。     

家装设计渲染图增强

目的 提出一种亮度、对比度、饱和度三要素与神经网络相结合的家装设计渲染图增强方法。方法 该方法分析了图像增强的3个要素：亮度、对比度和饱和度。算法从下列几个方面着手进行三要素的调节：1）根据原图饱和度和图像融合方法实现亮度和对比度增强;2）采用颜色矩阵实现饱和度增强;3）采用直方图均衡实现对比度进一步增强。这3个要素对图像增强的效果均有贡献,本文为三要素分别赋予一个权值,并引入神经网络方法,自动建立图像亮度分量均值、方差和饱和度分量均值、方差与三要素的权值系数的非线性映射关系。结果 根据图像本身的信息自动获取图像增强三要素的增强系数,实现家装设计渲染图的自适应增强。算法的有效性在不同程度偏灰暗的家装设计渲染图上得到了验证,并与几种经典方法进行了直方图、信息熵、平均对比度（AC）和平均灰度（AG）的定量比较。实验结果显示,本文算法实验结果的直方图具有很少的信息丢失和较好的特征保持,与遗传算法相比,信息熵提高了约0.2,AC值提高了约0.1,AG值提高了约15,本文算法在多数情况下评价指标优于改进的直方图方法。结论 通过对实验结果的直观评价与定量评价,证明与某些现有的方法相比,本文方法适用于不同程度偏灰暗的渲染图,具有较好的通用性,并能达到更优的渲染图像增强效果。     

沙尘降质图像清晰化算法

目的 沙尘环境中获取的图像存在颜色失真、对比度低等问题,不利于人眼辨识以及进一步的图像处理。为解决沙尘降质图像的这些问题,提出一种新的基于颜色调整和对比度增强的沙尘降质图像的增强算法。方法 沙尘降质图像增强要解决两个问题,即颜色偏移和对比度增强。基于沙尘降质图像的的颜色直方图存在的集中性、顺序性以及偏离性等特性,使用高斯模型分别对各通道颜色进行建模,进而进行颜色调整。针对颜色调整后的图像存在的整体灰暗,对比度低以及噪声等特点,利用改进的基于奇异值分解的增强算法,从而有效地增加图像对比度并抑制噪声。结果 为了验证本文算法的有效性,与带有色彩恢复的多尺度Retinex算法、GUM算法、Tarel算法、融合算法4种方法进行了对比。从增强结果可以看出,本文算法能够有效解决降质图像的颜色偏移和对比度低的问题,并增强图像的整体视觉效果。结论 本文算法充分利用沙尘降质图像三通道颜色直方图分布的特点,能够快速高效地实现颜色校正,并通过图像频域的奇异值信息进一步提升图像的对比度。经过多幅沙尘降质图像清晰化实验验证,表明本文方法能够实现对不同程度沙尘降质图像的增强,具有较强的适用性。     

面向真实水下图像增强的质量评价数据集

目的 由于光在水中的衰减/散射以及微生物对光的吸收/反射等影响,水下图像通常存在色偏、模糊、光照不均匀以及对比度过低等诸多质量问题。研究人员对此提出了许多不同的水下图像增强算法。为了探究目前已有的水下图像增强算法的性能和图像质量客观评价方法是否适用于评估水下图像,本文开展大规模主观实验来对比不同水下图像增强算法在真实水下图像数据集上的性能,并对现有图像质量评价方法用于评估水下图像的准确性进行测试。方法 构建了一个真实的水下图像数据集,其中包含100幅原始水下图像以及对应的1 000幅由10种主流水下图像增强方法增强后的图像。基于成对比较的策略开展水下图像主观质量评价,进一步对主观评价得到的结果进行分析,包括一致性分析、收敛性分析以及显著性检验。最后将10种现有主流的无参考图像质量评价在本文数据集上进行测试,检验其在真实水下图像数据集上的评价性能。结果 一致性分析中,该数据集包含的主观评分有较高的肯德尔一致性系数,其值为0.41;收敛性分析中,所收集的投票数量与图像数量足够得到稳定的主观评分;表明本文构建的数据集具有良好的有效性与可靠性。此外,目前对比自然图像的无参考图像质量评价方法并不适用于水下图像数据集,验证了水下图像与自然图像的巨大差异。结论 本文构建的真实水下图像数据集为未来水下图像质量客观评价方法以及水下图像增强算法的研究提供了参考与支持。所涉及的图像以及所有收集的用户数据,都在项目主页(https://github.com/yia-yuese/RealUWIQ-dataset)上公开。     

用高速DSP构成图像识别专用系统的研究与设计

本文介绍用高速DSP芯片TMS32010、单片机8031、便携式扫描器HS-3000构成的一种脱机图像识别专用系统。系统为主从式,并行处理。应用于印鉴、商标的真伪识别,及指纹、手写体汉字的识别。速度高;处理能力强;性能价格比高。64KB外部RAMs的扩充,像素存放RAMs的切换,“0”号单元的程序转储,基本库区、主从系统的通讯接口等电路的设计,优化了系统整体结构。     

基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现

MATLAB作为算法开发及数据可视化的交互式工具,在数字图像处理方面应用广泛,并集成了具有多种算法的图像处理工具箱。本文基于MATLAB图像用户界面(GUI)和图像处理工具箱设计实现了一款图像处理系统,该系统可实现图像的运算、变换、分割、改善、形态学处理、压缩编码等内容,并通过综合实例阐述了本系统在图像识别中的应用,使图像处理可视化更加直观,便捷。多次实践表明,本系统具有良好的实用性、交互性、移植性,易于后期模式识别和机器视觉相关应用的扩展研究。     

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.     

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。     

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。     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

图像分割方法及性能评价综述

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理与分析的关键步骤;本文对近年来常用的图像分割方法进行综述,介绍了每种方法各自特点以及在分割处理时的优缺点,以便我们对图像进行分割处理时综合两种或两种以上的方法,最终得到比较理想的处理结果,这也是目前图像分割方向发展趋势;同时对图像分割质量评价方法做出了综述。     

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。     

矩阵Kronecker乘积及其应用

总结了Kronecker乘积的性质，综述了对Kronecker乘积在图像处理中的最新进展和应用，分析了矩阵的Kronecker乘积分解问题和目前发展，评述了近10年Kronecker乘积在图像处理中存在的问题。