基于CLAHE与同态滤波的细胞图像增强新方法

针对角膜内皮细胞图像由于非均匀光照造成的明暗不均问题,提出一种基于限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)与同态滤波进行组合的角膜内皮细胞图像增强新方法。CLAHE方法提高了图像的局部对比度,不损伤图像细节,同时避免图像噪声随图像对比度增大而放大。同态滤波方法增强图像暗部细节,提升图像的分辨率。实验结果表明本文方法对角膜内皮细胞图像的分辨率和对比度增强有显著的效果。     

基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法研究

提出了基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法,通过图像模糊化、提取纹理信息和纹理信息模糊化、定义局部对比度、根据全局和局部信息来进行对比度的变换等措施,提高了增强算法的效果。测试结果表明该算法能很好地增强图像的边缘等细节信息,同时避免放大噪声和过增强的出现。     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

一种改进的自适应直方图均衡化增强档案图像的方法

直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围，是一种经典有效的图像增强方法，但它建立在合并相似像素灰度的基础之上，模糊了图像的细节。强调细节的自适应图像均衡化（DEAHE）不但保持了图像均衡化具有动态范围调节的优点，而且也可以放大图像细节。考虑到档案图像在数码化过程种可能受噪声的干扰，DEAHE方法在强调图像细节的同时，也放大了噪声，因此，本文提出一种改进的DEAHE方法，即IDEAHE方法，它使得增强后的档案图像噪声得到抑制、图像细节得以放大、整幅图像的灰度范围得到调节。实验表明，经过IDEAHE方法增强后的档案图像，其主观视觉效果改善明显，可用于实际的数码档案生产过程中。     

基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法

为了解决HE算法经直方图均衡处理后可能出现的噪声放大,CLAHE算法效率降低而且极其耗时这一问题,提出一种基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法。雾天图像具有整体偏白色的这一特征,其反转后与低照度图像的特征相类似,对反转后的图像进行改进后的限制对比度自适应直方图均衡亮度增强,再进行反转得到无雾图像。该改进算法不仅解决了噪声放大问题且快速有效。     

小波与自蛇模型在放大图像清晰化中的应用

针对传统插值放大图像出现的边缘模糊与锯齿化问题,结合小波具有多分辨率分析和局部化时频域特性,提出了一种基于小波插值与改进自蛇模型相结合的放大图像清晰化方法。该方法对无噪声图像采用小波插值对图像进行放大,并用改进自蛇模型对放大后的图像进行边缘修正,而对于噪声图像则采用改进自蛇模型对其进行清晰化处理,通过小波插值进行放大。实验结果显示,采用该方法与传统放大图像清晰方法相比,图像的边缘轮廓清晰度和细节部分的辨识度更精确,同时能够有效提高放大图像的峰值信噪比。     

人眼视觉感知驱动的梯度域低照度图像对比度增强

针对传统的对比度增强方法在对低照度图像进行处理时不能同时顾及压缩动态范围、调整亮度以及增强或保持细节等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的、从全局亮度映射到局部细节补偿的低照度图像对比度增强方法.首先通过非线性全局亮度映射模型压缩图像的动态范围,提高图像的整体亮度水平;然后结合人眼视觉系统的亮度掩蔽特性和超阈值对比度感知特性,非线性地调整图像的局部梯度场增强和恢复图像的局部细节;最后在目标梯度场上通过快速求解泊松方程获取增强后的图像.实验结果表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局和局部对比度,提升了低照度图像的视见度.     

低照度图像增强算法的研究与实现

针对低照度图像暗且对比度低的特点，提出了一种将改进的直方图均衡化方法与改进的局部对比度增强方法相结合的低照度图像处理方法，满足了图像增强的两种要求：调节动态范围，增强局部对比度。实验表明该方法在对低照度图像处理时可以达到局部细节对比度增强和全局清晰的效果。     

CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法

为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声,提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声：散粒,固有和输出噪声的噪声特性,建立CCD扫描噪声模型,根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明,该算法具有较好的信噪分离能力,在充分抑制噪声的同时,很好地保持了边缘,提高对比度,视觉效果良好。     

结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法

针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法。通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度。针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对。实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图像的灰度级,减少暗像元数量,增加亮像元数量,使得灰度级分布更加平滑,有利于保留图像的细节和边界信息;采用基于单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,可检测出更多特征点,提高匹配准确率,准确率最高可达96.09%,匹配效果优于SURF算法和传统AKAZE算法。     

基于梯度场的工业X射线图像增强算法

在X射线成像检测厚薄不均构件时，经常会出现对比度低或对比度不均以及照度低的问题，这会导致图像显示时构件的一些细节难以被观察与分析。针对这一问题，提出一种基于梯度场的X射线图像增强算法。该算法以梯度场增强为核心，分为两步：首先，提出一种基于对数变换的算法，压缩图像的灰度范围、去除图像冗余灰度信息、提升图像对比度；然后，提出一种基于梯度场的算法，增强图像细节、提升图像局部对比度、提高图像质量，使构件细节清晰显示在检测屏上。选择一组厚薄不均构件的X射线图像进行了实验，并与对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）、同态滤波等算法进行了比较。实验结果表明所提算法具有更明显的增强效果，能更好地显示构件的细节信息，并且通过计算平均梯度和无参考结构清晰度（NRSS）纹理分析的定量评价标准进一步表明了该算法的有效性。     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。     

自适应直方图均衡化改进的全变分图像修复

为了解决全变分(TV)模型修复窄带图像缺陷时产生的视觉不连通的问题, 改善图像修复的效果. 采用可以强化细节的自适应直方图均衡化(CLAHE)操作来扩大图像的动态范围; 在全变分变换后对图像不连通区域做形态学运算来平滑并消除图像中的孤立点. 文章给出了算法原理和实现步骤, 实验结果表明修复之后的图像峰值信噪比提高, 视觉连通效果较好.     

红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

直方图重建图像细节增强算法

针对传统大动态范围图像数据压缩方法易受场景变化影响,量化后的8位显示图像整体模糊、图像细节和弱小目标丢失问题,提出了一种基于直方图重建图像细节增强算法。对图像直方图统计值进行重新赋值,保留图像中出现的细节部分,并缩小相邻灰度级间间隔;采用二维Gabor滤波器来模拟视觉感知系统,将Gabor滤波器与图像进行卷积运算,得到滤波后的平滑图像;采用局部对比度增强方法来增强图像细节部分,并将增强后的中间结果线性映射为8位显示图像。实验结果表明,与其他大动态范围数据压缩方法相比,该算法量化后图像清晰度高,无图像细节和目标丢失现象。     

基于局部适应性的高动态范围图像显示方法

在高动态范围环境中，人眼依靠局部适应性也能够观察到细节变化。提出了一个基于区域信息的局部适应亮度计算方法来模拟局部适应性。使用区域生长法对图像进行分割，然后采用基于区域的双边滤波技术来计算每一像素的局部适应亮度，再联合色调映射算子获得可显示的低动态范围图像。实验结果显示，输出的图像避免了光晕，同时较好地保持了细节。     

场景化立体空间色彩饱和度动态修正仿真研究

当前立体空间色彩饱和度修正方法,受到噪声干扰导致图像空间的光照信息计算失准,造成低动态范围图像空间色彩饱和度失衡,从而需要二次修正,存在修正耗时较长、成本较高、且图像细节信息模糊的问题。据此提出场景化立体空间色彩饱和度动态修正方法,采用Retinex图像增强算法加入全局自适应亮度调节以及去噪环节,对图像亮度分量进行增强处理,在求解反射分量的过程中,保留场景化立体空间中的光照信息,以完成图像的预处理。将经过预处理的彩色图像压缩到普通显示器能够显示的范围内,采用阶跃方程对低动态范围内场景化立体空间色彩饱和度进行动态调整,实现场景化立体空间色彩饱和度动态修正。仿真结果表明,所提方法修正耗时较短、成本较低,并且能够更好的保存图像的细节信息。     

一种自适应多阈值直方图均衡方法

传统的直方图均衡方法不能很好地增强图像的局部细节。针对该问题,在多通道分块直方图均衡方法的基础上,提出一种自适应多阈值直方图均衡方法,根据图像的具体内容自适应地确定通道的数目及分割阈值。实验结果证明,该方法能增强图像的整体和局部细节,有效降噪,耗时较少。     

基于拉普拉斯金字塔变换的电力图像融合

提出了一种改进的拉普拉斯金字塔算法。为了防止目标信息丢失,该算法对顶层采用经过遗传算法优化的加权融合方法,对其它层采用加入相位信息的区域能量融合方法。实验结果表明该算法能保留较多的图像细节信息,增强图像清晰度,方便目标检测。