沥青路面裂缝图像增强与边缘提取算法研究

针对模糊图像增强算法存在运算速度慢以及丢失部分图像信息等问题,提出一种封闭性和移植性好的广义模糊增强算子.该算子结合梯度算子将图像增强处理集中在敏感区域,并构造四种结构元素求出敏感区域内的数学形态学梯度来提取图像边缘,实现一种图像增强与边缘提取算法.将新算法应用于沥青路面裂缝图像检测系统中,实验结果表明,该算法的图像增强和边缘提取效果优于现有的模糊图像增强算法和传统边缘提取算法.     

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.     

基于格林函数的图像增强算法

由于传统的图像增强算法得到的增强图像存在细节的缺失,主观效果较差等缺陷,提出了一种图像增强算法。通过Retinex模型保证了增强图像具有较突出的细节特性;通过求解泊松方程满足了增强图像与原始图像在梯度域的一致性;采用自适应亮度映射得到适于显示的边界条件;对区域的边界进行采样降低算法的复杂度。实验对比了几种图像增强算法得到的增强图像以及相关的评价系数,验证了该算法能够有效地提高图像的对比度,增强图像的主观视觉效果较高。     

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。     

多尺度Retinex方法在车辆胎痕图像增强方面的应用

轮胎印痕图像增强是进行车辆胎痕图像特征点提取及匹配最为关键的预处理阶段。以一次事故中现场拍摄衣物上的轮胎痕迹为研究对象,针对一些传统的图像增强方法的不足,提出了基于多尺度Retinex轮胎痕迹增强方法。为了进行对比,实验中还引入单尺度Retinex算法。实验结果表明：算法能提高胎痕图像对比度且能显著增强图像细节,且较单尺度的Retinex算法,在实现压缩动态范围的同时具有较高的色彩保真度,得到了期望的图像效果。     

基于改进型Retinex算法的彩色图像增强技术

由于单尺度Retinex算法在处理过程中会产生光照强度问题导致图像细节表达不细致,提出一种改进的基于单尺度Retinex(SSR)算法的 真彩图像增强算法。首先,使用加权最小二乘法对原始彩色图像进行细节增强,然后对原始图像进行优化。对处理后的图像层和细节图像层构造增益系数,并进行重构输出一幅新的合并图像。实验结果表明,所提算法能够有效减少图像中的噪声,并使图像细节和对比度更加突出,亮度增强。相比于其它传统的算法,改进型Retinex算法处理后的图像客观评价指标有大幅度提升,图像增强能力有大幅改善。     

一种模糊增强图像边缘提取算法

在分析Pal模糊边缘提取算法的基础上,为克服Pal算法图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息损失且没有做抑噪处理的缺陷,提出一种新的基于模糊增强的图像边缘提取算法.新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算子,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷,取得了优于基于传统Pal算法进行图像边缘提取的效果.     

改进的多尺度Retinex红外图像增强算法

针对传统多尺度Retinex增强算法处理后的红外图像对比度较低、视觉效果不够理想的缺点,提出了一种改进的多尺度Retinex红外图像增强算法.将传统Retinex增强算法中的指数还原用灰度线性拉伸代替,对拉伸后的图像进行自适应对比度增强处理,从而提高了图像的对比度,改善了图像的视觉效果,同时,根据图像处理的需要,可以调整图像对比度的大小.通过与几种典型的图像增强算法实验结果进行比较,该算法图像增强的效果更好,图像视觉效果更佳.     

基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计

针对低照明度重构图像分辨率不高、重构时间长的问题,提出了基于小波域分块压缩感知算法的图像重构系统。建立低照明度图像采样模型,采用图像的景深自适应调节方法进行小波域分块压缩感知和信息融合处理。利用多尺度的Retinex算法进行小波域分块压缩感知和信息提取,提取图像的信息熵特征量。采取图像自适应增强方法进行低照度图像增强处理,使用物联网技术进行低照明度图像的三维信息重构,结合细节增强方法进行低照度图像增强处理,完成重构系统设计,实现透射率图的轮廓检测和特征重构。仿真结果表明,采用该方法进行低照明度图像重构的分辨率较高,边缘感知能力较好,且重构耗时较短,实际应用效率较高。     

基于双边滤波的Retinex图像增强算法

针对Retinex图像增强技术在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”这一缺点,提出了一种基于双边滤波的Retinex算法。该算法先使用带有边缘保存功能的双边滤波将原图像分解成照度图像和反射图像,再分别采用不同的策略压缩照度图像和增强反射图像,最后把两部分图像合成为新的图像。通过从主观视觉效果和客观质量评价两方面对该算法进行检验,实验结果表明它有较好的增强效果,解决了“光晕伪影”问题。     

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。     

改进的单尺度Retinex及其在人脸识别中的应用*

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.     

改进双边滤波Retinex的多聚焦图像融合

目的 针对传统Retinex算法存在的泛灰、光晕、边界突出以及高曝光区域细节增强不明显的现象,将Retinex和多聚焦融合的思想融合在一起,提出一种基于Retinex的改进双边滤波的多聚焦融合算法。方法 首先根据图像情况在像素级层次将反射图像分解为最优亮暗区域两部分,然后利用线性积分变换和邻近像素最优推荐算法,将原始图像与最优亮区域多聚焦融合得到图像T,再将图像T与最优暗区域重复以上步骤得到图像S,最后利用引导滤波进行边界修复得到最终图像。结果 选择两组图像girl和boat进行实验,与SSR（single scale Retinex）、BSSR（Retinex algorithm based on bilateral filtering）、BIFT（Retinex image enhancement algorithm based on image fusion technology）和RVRG（Retinex variational model based on relative gradient regularization and its application）4种方法进行对比,本文方法在方差和信息熵两方面表现出明显优势。在均值方面,比BIFT和RVRG分别平均提高16.37和20.90;在方差方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.25和4.42;在信息熵方面,比BIFT和RVRG分别平均提高0.1和0.17;在平均梯度方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.21和0.42。对比BIFT和RVRG的实验数据,证明了本文方法的有效性。结论 实验结果表明,相比较其他图像增强算法,本文算法能更有效抑制图像的泛灰、光晕和边界突出现象,图像细节增强效果特别显著。     

基于Zernike矩的新型Retinex图像增强方法研究

针对传统的Retinex算法对雾天和彩色图像增强时,会出现色彩恢复不协调,光照分布不均匀这类缺点,提出了一种新的基于Zernike矩模型的Retinex图像增强方法。通过在HSV空间中求解图像V分量和S分量的Zernike矩来提取图像的背景灰度和阶跃高度,然后调节邻接像素内灰度变化差异和区域饱和度的相关性,进而增强图像的亮度,恢复图像的色彩。实验结果表明,该方法有效地解决了图像色彩恢复和光照恢复不足这一问题,而且对不同特点的图像都有良好的适应能力。     

彩色图像去雾清晰化研究

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.     

基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

在处理低照度的图像时，传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度，但是存在“光晕伪影”和图像细节表现不明显等问题，因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法。首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法，将图像分成细节图像和基本图像。然后对分离出来的两个图像层构造增益系数，分别进行增强处理后再进行重构，得到一个新的亮度图像。最后，在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像。实验结果表明，本文算法使图像的边缘和细节更加突出，而且能够消除“光晕伪影”现象，客观评价指标也有较大幅度的提升。     

A new active contour remote sensing river image segmentation algorithm inspired from the cross entropy

The CV (Chan–Vese) model is a piecewise constant approximation of the Mumford and Shah model. It assumes that the original image can be segmented into two regions such that each region can be represented as constant grayscale value. In fact, the objective functional of the CV model actually finds a segmentation of the image such that the within-class variance is minimized. This is equivalent to the Otsu image thresholding algorithm which also aims to minimize the within-class variance. Similarly to the Otsu image thresholding algorithm, cross entropy is another widely used image thresholding algorithm and it finds a segmentation such that the cross entropy of the segmented image and the original image is minimized. Inspired from the cross entropy, a new active contour image segmentation algorithm is proposed. The region term in the new objective functional is the integral of the logarithm of the ratio between the grayscale of the original image and the mean value computed from the segmented image weighted by the grayscale of the original image. The new objective functional can be solved by the level set evolution method. A distance regularized term is added to the level set evolution equation so the level set need not be reinitialized periodically. A fast global minimization algorithm of the objective functional is also proposed which incorporates the edge term originated from the geodesic active contour model. Experimental results show that, the algorithm proposed can segment images more accurately than the CV model and the implementation speed of the fast global minimization algorithm is fast.     

基于凸松弛方法的医学 B 超图像快速分割

利用活动轮廓线方法进行图像分割的一个重要缺陷是目标函数是非凸的, 这不仅使得分割结果容易陷于局部极小, 而且还使得一些快速算法无法开展.本文首先从贝叶斯风险估计的方法出发,针对B超幅度图像, 给出一种基于Rayleigh分布的活动轮廓线模型. 然后结合凸松弛的方法,得到一个新的放松的凸模型.原有模型和放松后模型的关系可由定理1给出. 最后结合分裂Bregman算法, 给出基于B超分割模型的快速算法.与传统梯度下降法相比较,本文提出的算法不仅能得到全局最优解,而且在算法收敛速度上也 大大优于梯度下降法.