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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 186 毫秒
1.
图像增强算法作为图像预处理的一个重要环节,其主要目的是实现消除图像随机噪声,改善图像质量。传统的直方图均衡化增强方法实质以减少图像灰度级来换取对比度的加大,造成图像细节部分信息的丢失,影响了识别效果。运用对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法实现薄膜图像灰度增强,并通过对处理后的图像质量进行客观评价,证明了该算法相对于传统直方图均衡化算法具有明显优势。  相似文献   

2.
文章提出了一种MR图像增强的新算法。首先由多阈值分割算法将图像分割为不同的区域,然后统计出各区域的灰度均值和方差,由这两个特征构造各区域的累积指数非线性变换,并分别对相应区域进行增强。实验表明,用该算法增强后的MR图像在视觉上增强了图像对比度,加强目标的细节,还可以去除部分噪声,在实现上缩短了CPU时间。  相似文献   

3.
针对在矿井视频监控系统中采集到的井下图像质量差的问题,论文提出了一种基于小波变换的图像增强方法,使用该方法增强的图像细节显示能力强,图像对比度更高,该方法对煤矿监控图像有显著的增强作用.通过与传统的伪彩色增强算法、灰度线性变换算法和直方图均衡算法比较,该方法较好地增强了井下低对比度图像的可视化效果.实验证明,该基于小波变换的图像增强方法能够增强矿井下图像的清晰程度,使矿井视频监控系统更好地发挥作用.  相似文献   

4.
根据人眼视觉对局部对比度敏感的视觉特性,提出一种基于小波对比度的图像增强算法.首先,对图像进行小波变换,同时得到小波对比度;然后,根据小波对比度,采用非线性运算对小波系数进行调整以增强图像细节.最后,进行小波逆变换得到增强图像.实验结果表明,算法有效地突出图像细节,改善图像质量.  相似文献   

5.
一种基于局部方差的雾天图像增强方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
詹翔  周焰 《计算机应用》2007,27(2):510-512
提出了一种基于图像局部方差的保持灰度级和亮度的雾天图像增强算法。即在对图像作局部处理的基础上,利用局部方差可以较好的体现图像细节信息的特性,通过计算并比较图像局部标准方差的大小来判断局部图像的增强程度,然后以灰度均值为基准进行局部灰度拉伸。该算法可以有效增强和保留图像细节,克服了传统直方图均衡化处理所造成的灰度级损失的缺点,保持了原图的灰度级和平均亮度,较好的抑制了噪声,图像视觉效果明显改善,因此特别适合于深度信息多变且对比度较低的雾天图像。实验结果表明该算法可以有效的增强雾天图像。  相似文献   

6.
近年来,基于非线性处理的图像增强技术成为相关领域研究人员关注的一个热点。尽管非线性方法与通常的图像增强算法相比.其计算量非常大,但是灵活多样的数值计算方法使其能够满足高质量图像方面的需要.因而基于非线性图像处理的图像增强方法逐渐在图像处理领域中受到青睐。本文以处理图像的特征及经典增强方法为理论基础.分别从提高图像对比度、抑制噪声及突出弱小目标三个角度研究了图像的增强算法。针对经典增强算法出现的灰度级合并、细节丢失等问题.突出目标细节.从非线性变换出发.提出了基于非线性的图像增强算法。经仿真实验结果表明.这种改进方法简单易行、运算量小.易于实时处理.对于某些图像取得了比现有增强方法更好的效果。  相似文献   

7.
一种广义的图像模糊增强算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在模糊增强算法的基础上提出了广义迭代模糊增强算法,它由图像滤波、模糊增强和灰度变换三个步骤组成.在模糊增强阶段,提出了一种规范形式的隶属度函数,在保留了通常模糊增强算法和灰度变换优点的同时,将灰度隶属度函数变换到[0,1]区间.为了约束所提出算法的迭代过程,基于图像灰度直方图分布的统计特性,提出了一种新的客观图像质量评价指标.计算机仿真实例表明,这种新的算法比单一的模糊增强算法和灰度变换算法更适合于处理灰度级少、对比度低的图像的增强问题.  相似文献   

8.
一种区域多直方图红外图像增强方法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。  相似文献   

9.
由于线阵相机拍摄的图像光照不均、对比度低,使得钢轨表面离散缺陷检测成为机器视觉检测的难点,为此提出局部非线性对比度增强法和改进最大熵阈值分割法对钢轨图像进行预处理.该算法将局部区域内相对较低的灰度级映射到更低的范围,相对较高的灰度级映射到更高的范围,实现对比度拉伸;通过分析图像的目标熵、背景熵、灰度概率分布曲线,使用图像目标熵最大、目标概率较小的改进最大熵阈值分割法对图像进行分割,得到包含噪声相对较少的图像.实验结果表明,文中提出的非线性对比度图像增强算法简单、快速、有效,而且增强效果与光照无关;与原始的最大熵、目标最大熵、OSTU阈值分割法相比,改进的最大熵分割阈值较小,分割后的图像包含的噪声少;改进的预处理算法对测试图像的漏检率和误检率分别是6.2%和7.3%.  相似文献   

10.
夜间图像由于照明不足,存在图像对比度、亮度偏低,细节不可见,导致图像质量下降.大多夜间彩色图像增强算法往往在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”现象,针对这些问题提出了一种基于目的性优化及改进直方图均衡化的图像增强算法.该算法通过目的性优化增强原图像对比度,最大程度地保留细节;然后采用改进的保留细节的直方图均衡化增强图像;最后采用改进的Gamma校正对图像进行增强.算法结果通过主观视觉效果以及客观质量评价2方面验证,实验结果表明该算法能够有效地增强图像对比度、亮度,恢复图像细节,并消除了“光晕伪影”.  相似文献   

11.
彩色图像的亮度-色度非线性重组   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
灰度变换技术直接用于彩色图像的RGB各分量可以提高其对比度,但却会引起彩色失真;而基于Retinex理论的多尺度彩色复原算法(MSRCR)可以改善彩色图像的视觉效果,也不会引起彩色失真,但存在控制参数的取值问题,自适应性不是很好,更大的缺陷在于卷积运算巨大的运算量导致处理时间偏长。提出了一种基于灰度变换的自适应彩色图像增强算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到非线性亮度/色度彩色空间,重组两者的色度分量和亮度分量,从而保持了原始图像的色彩。在继承灰度变换算法优点的基础上,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节。此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理。  相似文献   

12.
基于色阶重建的彩色图像增强算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
顾耀林  王家亮 《计算机工程与设计》2007,28(17):4185-4186,4189
色阶重建技术已应用于高动态范围图像的处理中.应用色调映射技术和局部亮度适应性原理,提出了彩色图像增强的算法来改善彩色图像的可视性.使用一个参数自适应的可变基的对数函数对亮度图像进行变换,采用双边滤波技术来计算每一像素的局部适应亮度,再对彩色图像的对比度进行调整.实验结果显示,图像的暗区部分获得了较好的可视性和细节,同时对比度获得改善.  相似文献   

13.
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   

14.
针对单幅图像生成高动态范围(HDR)图像进行直方图扩展时,造成的色彩失真、局部细节信息丢失的问题,提出了一种基于亮度分区融合的高动态范围图像成像算法。首先,提取正常曝光彩色图像的亮度分量,根据亮度阈值将亮度分成两个区间;然后,对两个区间的图像用改进的指数函数扩展其亮度范围,使得低亮度区域的亮度增加、范围扩大,高亮度区域的亮度减小、范围扩大,从而增大图像的整体对比度,保留色彩和细节信息;最后,将扩展后的图像和原始正常曝光的图像基于模糊逻辑的方法融合为高动态图像。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明,所提算法能够有效地扩展图像的亮度范围,并保持场景的颜色信息和细节信息,生成的图像视觉效果更佳。  相似文献   

15.
提出一种以轮廓模板插值和局部自学习相结合的图像纹理增强超采样算法,有效地恢复了插值图像丢失的细节纹理,抑制了插值图像边缘的扩散.该方法通过局部自相似性在原始低分辨图像中估计高频信息,对轮廓模板插值图像的细节纹理进行了恢复.其中,为了弥补轮廓模板插值缺少先验知识的缺陷,将原始低分辨率图像的高频信息作为先验知识.为了保证估计的高频信息最优,匹配的过程中采用双匹配,相比较于全局搜索和小窗搜索,提高了效率并保证了匹配精度.此外,使用高斯模糊代替了传统提取高频信息的方法,简化了算法的复杂度,提高了准确性和效率.对估计得到的高频信息采用高斯函数加窗,以减小估计出错和重叠区的混叠影响.本文算法的训练库由原始低分辨图像自身和插值图像构成,节省了生成训练库所需的时间和空间.训练库的简化使得高频信息的估计可以多尺度进行,算法效率得到进一步优化.理论分析和实验结果表明,相比传统的基于插值、基于自学习的图像超分辨率方法,本文方法获得更好的实验结果,主观效果得到明显改善,有效地恢复了图像的纹理细节,提高了图像边缘锐度,避免了产生锯齿等人工效应,客观指标得到提高.  相似文献   

16.
为了有效保持图像纹理细节和边界结构,提出了一种基于视觉感知的图像放大算法。构造了一类[C2]连续的双变量有理函数插值模型。根据等值线生成原理,利用等值线方法将图像自适应地划分为边缘区域和平滑区域。基于图像的区域特征,平滑区域采用多项式模型插值,边缘区域采用有理模型插值。根据人眼对比敏感特性,对边缘区域进行参数优化,从而获得高质量插值图像。与其他经典的图像放大方法相比,该方法能有效保持图像的纹理细节和边缘结构,同时获得了较好的客观评价数据。  相似文献   

17.
本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.  相似文献   

18.
高斯模板用于图像旋转时会产生较严重的模糊,其原因是大邻域的亮度值加权平均造成的。为减小加权平均的邻域范围,提出图像空域变换的小邻域局部相关性原理。据此提出动态单像素模板算法:将当前像素分割为3×3的子像素,对每一个子像素求得一个模板。用当前像素的这9个模板之一和邻域像素的亮度进行卷积运算求得变换后的亮度值。实验和分析表明,它消除了高斯模板旋转图像时产生模糊的问题。旋转图像的质量与双线性插值算法相近,同时具有比双线性插值算法和高斯模板算法更高的计算性能。  相似文献   

19.
红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。  相似文献   

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