基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像增强的光照强度分布图.将整数格式的像素值转换为浮点数,融合加权求和与单尺度Retinex模型,得到多尺度Retinex算法处理的医学CT图像,计算医学CT图像像素间的明暗关系,将多尺度Retinex算法色度空间线性映射到图像像素空间,转换后得到医学CT增强图像,实现医学CT图像增强算法.实验结果表明,所提算法的灰度分布范围较大,视觉效果较好,能够有效保留图像边缘轮廓信息,提高暗区图像的信息量和对比度.     

小波域红外图像增强算法研究

由于红外图像成像机理及红外成像系统自身的原因,红外图像大多对比度低、细节信息不明显,视觉效果差,需要经过增强处理改善图像质量。提出一种基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法。利用小波把红外图像分解成近似子图像和细节子图像,对近似子图像进行改进的Retinex增强算法处理,对细节子图像采用多策略小波阈值增强,最后小波重构得到增强的红外图像。实验结果表明,该算法对红外图像具有较好的增强效果。     

基于Multi-Scale Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断.     

车载红外夜视图像的小波-遗传图像增强算法

针对传统红外图像增强算法在视觉效果上不够理想的问题,提出了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法,并将该方法与传统的直方图均衡化法和多尺度Retinex算法进行了对比。在红外夜视图像增强效果方面,该方法具有改善图像亮度均匀性、避免图像过分增强和抑制噪声的特点。实验表明,所提出的小波-遗传图像增强算法在车载红外夜视图像增强方面的处理效果较好。     

一种矿井图像增强算法

针对煤矿井下视频监控系统采集图像对比度低、光照不均、伴有大量噪声等问题,提出一种基于加权引导滤波同步去噪的单尺度Retinex算法对矿井图像进行增强。该算法首先采用加权引导滤波代替单尺度Retinex算法的高斯滤波对图像的低频分量进行照度估计,然后采用加权引导滤波对图像的高频分量进行去噪处理,最后由对数域转换到实数域得到增强后的图像。通过主观视觉效果和客观质量评价对该算法进行验证,结果表明该算法较传统图像增强算法可获得更好的图像视觉效果,且图像处理速度更快。     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

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。     

基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法

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。     

基于残差融合的改进Retinex图像增强算法

针对低照度图像边缘纹理模糊、亮度和对比度偏低等问题,提出一种基于残差融合的改进Retinex图像增强算法。该算法采用自适应多尺度引导滤波AMGF(Adaptive Multi-scale Guided Filtering, AMGF)替代高斯核函数,根据Retinex理论获取反射图像;使用CLAHE拉伸反射图像的对比度;通过L₀范数提取输入图像残差进行融合;进行颜色恢复处理。实验结果表明,所提算法有效地提升了低照度图像的边缘细节表达能力,提高了图像质量和视觉效果。     

基于改进多尺度Retinex的糊图像增强仿真

针对传统模糊图像增强方法未对图像进行降噪处理,导致增强后的图像出现视觉效果差、质量差、峰值信噪比低的问题,提出基于改进多尺度Retinex的模糊图像增强方法.结合阈值法对增强前的模糊图像进行降噪处理,提高图像质量;利用背景强度和梯度信息对降噪后的模糊图像进行二维分解,并采用改进多尺度Retinex对模糊图像进行照度分割,根据各子图的照度特性,采用不同的尺度的Retinex划分模糊图像各个区域,实现模糊图像增强.仿真结果表明,所提方法呈现的图像视觉效果佳、图像质量好、峰值信噪比高,具有一定的实际应用性.     

一种新的NSCT域图像增强算法

针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理,以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性;采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理,在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明:该算法能够有效提升图像对比度和清晰度,增强图像细节信息,有效改善视觉效果。