一种区域多直方图红外图像增强方法*

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。     

基于MSR的雾天图像清晰化算法研究

研究雾天图像清晰化的问题,需提高图像增强的均匀性。针对雾天情况下,由于雾气的遮挡使得拍摄图像对比度降低,图像局部细节处不清晰,传统的直方图均衡化的雾天图像清晰化方法虽然能够增强图像对比度,但是图像局部细节增强不足,造成图像增强均匀性不高的问题。提出一种MSR的雾天图像清晰化算法,通过Sigmoid函数对图像作映射,拉伸图像的对比度,然后利用MSR算法,将图像小波分解为高频分量和低频分量,对高频分量取绝对值最大运算,低频分量加权平均,并避免了对图像进行全局直方图均衡化造成的图像增强不均匀,局部细节增强不足的问题。实验证明,提出的算法能够将雾天图像均匀增强,得到高清晰的图像,取得了满意的效果。     

遥感图像理想均衡化及图像质量定量评价

大多数原始的遥感影像由于其灰度分布集中在较窄的范围内,影像的细节不够清晰,对比度较低。为了使影像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,增强影像细节信息,通常采用的方法为直方图均衡化。通过对信息熵定义的阐述,引出直方图均衡化的图像增强算法。通过分析传统直方图均衡化算法中存在的缺陷,进而基于分段映射思想提出一种改进的理想直方图均衡化算法。同时,为了对传统算法和改进算法进行定量化地分析比较,基于同时对比度以及人类视觉对比度分辨率限制和模糊数学的相关思想,分别提出基于加权几何平均数法的合成平均对比度和细节评价参数的定义。最后,采用同时对比度、基于加权几何平均数法的合成平均对比度以及细节评价参数作为定量评价的指标,对所提出的改进算法进行了定量评价。评价结果表明,该改进算法的图像增强效果优于传统的直方图均衡化算法。     

基于模糊聚类分割的累积直方图均衡化算法

通过比较几种图像直方图均衡化的应用范围,提出一种基于模糊聚类分割的累计直方图均衡化的方法。实验结果表明:与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像不仅使灰度值分布更加均匀,增强了整体对比度,而且保留了原图像更多的细节信息,很好地达到了图像增强的目的。     

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.     

基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法

为了提高红外图像的全局与局部对比度,并有效抑制背景噪声,提出基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法。引入边缘保持平滑滤波,将低质量红外图像分解为一个低频分量和一个高频分量序列;基于模糊统计理论,利用红外图像的强度等级的不确定性,形成平滑直方图,确定出局部最大值,利用优化的平台直方图对低频分量完成增强;根据高频分量的标准差,将其高频分量分类为强边缘、中边缘与弱边缘系数,再设计三个不同的增强方法,对这三类系数进行差异增强,从而得到增强的高频分量序列;将增强的低频分量与一系列的高频分量完成组合,形成增强图像;引入非局部均值滤波,对增强图像实施降噪处理。测试结果表明:与当前低质量红外图像增强方案相比,该方法拥有更高的增强视觉质量,更好地兼顾全局与局部对比度,消除过渡增强、伪影与噪声,且输出图像具有更大的熵值与标准偏差值,分别保持在6.8、5.3以上。     

基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究

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。     

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。     

基于抛物线调整的直方图均衡化

直方图均衡化是图像增强中常用的方法之一,能自动地增强整幅图像的对比度,但具体的增强效果不易控制,容易出现局部区域增强力度不够或过增强现象。本文提出了基于抛物线调整的直方图均衡化方法,结合直方图均衡化变换函数的特点,采用抛物线型变换函数,根据需要进行参量调整,从而可以实现任意灰度范围的扩张或压缩,增加了灰度变换的灵活性。它可调节图像的明暗程度,增强局部区域的对比度,取得了较好的增强效果。同时提出了一种选择最优参数的方法,提高了算法的效率和可行性。     

一种直接图像增强方法在医学影像分类中的应用

针对乳腺X线照片中所蕴含信息的特征提出采用一种新颖的直接同质增强方法来实现图像增强,算法与传统的直方图均衡化方法不同,既考虑了图像的局部区域又兼顾了图像的全局信息,从而可以在增强图像的同时又保留了图像中有用的信息.将算法作为预处理部分应用到乳腺X线照片的分类系统中,得到了较好的效果.     

一种新的红外图像复合增强算法

通过对现有图像增强算法的分析,提出了一种新的红外图像复合增强算法。该算法将同态增晰和直接对比度增强算法结合,使得图像中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用。外场实验表明,处理后的图像具有明显的局部对比度增强效果,同时较好地保持了图像的原始面貌。     

基于直方图的图像增强及其MATLAB实现

图像增强是数字图像的预处理，对图像整体或局部特征能有效地改善。我们讨论了基于直方图的均衡化和规定化处理的图像增强技术基本原理，给出了相关推导公式和算法；同时，以一个灰度图像为例，用MATLAB语言实现了直方图均衡化和规定化增强处理，并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。结果表明，直方图均衡化和规定化处理能有
有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。     

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

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。     

一种改进图像增强化方法

依据直方图均衡化算法实现的基本原理,分析得出经传统直方图均衡化处理后由于传统直方图均衡化算法的自身弊端造成的图像灰度级丢失,致使处理后的图像细节信息的大量损失进而使得处理后的图像边缘模糊。对此本文给出了一种改进的图像增强方法。即先提取原图像中的高频细节,可以在空间域中提取,或者在频域中提取。最后再将预先提取好的细节成分与原图像的直方图均衡化处理后的结果进行叠加。通过实验验证,与传统的直方图均衡化算法相比,本文算法处理后的目标图像可以增强了整体对比度,更可以很大程度的保留了原图像的细节信息。     

基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代 Curvelet 变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的 Curvelet 变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。     

结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强EI北大核心CSCD

针对靶场光电测量设备采集到的红外图像存在对比度低和边缘模糊的问题,提出结合直方图均衡化和模糊集理论图像的增强方法。首先采用对数隶属度函数将图像转换到模糊域,再对图像进行多次非线性变换,增强边缘信息;其次提出改进的自适应平台直方图均衡化算法,提高红外图像对比度;最后将2幅图像按加权系数相乘后叠加融合出最终图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法易出现的过增强和局部信息被弱化等问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足靶场的实际要求,具有广泛的工程应用价值.     

基于直方图均衡和幂次变换的灰度图像增强算法

针对传统直方图均衡化算法增强光照不均匀图像时出现暗部噪点过多、亮部细节丢失,导致图像信息量下降的问题,提出一种基于直方图均衡化的增强算法,该算法利用直方图均衡化算法执行效率高、对低对比度图像增强效果好的特点,结合幂次变换可以平衡光照不均匀图像的亮度的特性,采用两种算法分别对原图进行处理,将结果进行非线性叠加后,经分段线性处理得到最终结果。实验结果表明,对于光照不均匀、暗部信息丰富的灰度图像具有较好的增强效果。     

结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强

针对靶场光电测量设备采集到的红外图像存在对比度低和边缘模糊的问题,提出结合直方图均衡化和模糊集理论图像的增强方法。首先采用对数隶属度函数将图像转换到模糊域,再对图像进行多次非线性变换,增强边缘信息;其次提出改进的自适应平台直方图均衡化算法,提高红外图像对比度;最后将2幅图像按加权系数相乘后叠加融合出最终图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法易出现的过增强和局部信息被弱化等问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足靶场的实际要求,具有广泛的工程应用价值.     

一种基于卫星图像的增强方法

直方图均衡化是图像增强的一种有效方法,其基本思想是调整图像的灰度分布。线性拉伸的方法对图像进行增强处理,提高了图像的解译能力。本文从合成图像直方图均衡化和线性增强的优点入手,给出了一种直方图均衡化和线性增强相结合的改进算法,通过对算法中调节参数的选择来获取更好的图像增强效果,该算法避免了图像过亮等现象,改善了图像质量,实验验证了该算法更为有效。     

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。