DT-CWT和色调映射相结合的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出基于双树复小波变换(DT-CWT)与色调映射相结合的图像增强算法.首先将RGB图像转换到HSV色彩空间,然后对亮度分量V进行双树复小波分解,分离出高、低频子带;然后对高频子带进行Butterworth滤波,增强图像细节、抑制噪声;对低频子带,则使用文中改进的色调映射算法来调整图像亮度;最后进行DT-CWT逆变换得到处理后的V分量,并将之与H分量、S分量合成,转换为清晰的RGB图像.文中充分利用DT-CWT能准确表达图像细节的优良特性,并在Retinex基础上改进了色调映射算法,实现对低照度图像的增强.实验结果表明,该算法可以明显地改善低照度彩色图像的视觉效果.     

基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出了基于HSI色彩空间的图像增强新算法。首先将待增强的彩色图像转换到HSI色彩空间,然后分别针对饱和度分量(S)和亮度分量(I)进行不同的增强处理。对分量S提出分段指数变换进行增强,以使图像色彩更适合人眼视觉习惯;对分量I,引进新的正交多小波V-系统,先进行相应的V-变换,分离出高、低频子带,接着对低频子带进行Retinex调整,以减轻光照因素对图像的影响,而对高频子带则使用改进的模糊增强算法来实现图像的去噪与增强。最后将处理后的分量S、分量I与分量H合成为清晰的彩色RGB图像。实验表明该算法可以明显改善低照度彩色图像的视觉效果,在客观评价指标上也有显著提高。     

基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法

低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度差、颜色偏暗和信噪比低等特点,传统图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法,将三原色(red,green,blue,RGB)图像转换成色相饱和度(HSV)图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。对亮度图像进行非线性变化,实现动态范围展宽;采用修正后的隶属度函数将图像映射到模糊平面,实现对比度增强。实验结果表明:该算法显著地提高了图像整体亮度和对比度,改善了低照度彩色图像的视觉效果。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

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。     

使用稀疏表示的彩色图像增强

提出一种对图像DCT(离散余弦变换)系数使用稀疏表达的彩色图像增强算法。该算法改进了传统算法在边缘保留和噪声抑制方面的一些不足,例如增强高频成分中的纹理信息的同时抑制噪声。传统的图像增强算法往往认为图像的高频成分主要为噪声区域,在这样的前提下高频成分中的纹理信息和噪声区域就很难加以区分。所提出的算法主要依据图像上不同区域DCT系数的不同分布特征识别图像的噪声和非噪声频率成分,进行噪声抑制和边缘增强,并且使用Kaiser加窗处理来解决因保留低频成分产生的块效应。实验结果表明,与传统图像增强算法相比,所提出的算法不仅抑制了图像噪声,而且增强了图像的纹理和边缘,改善了图像的视觉效果。     

基于亮度传播图的低照度图像增强算法

由于低照度图像的整体亮度比较暗、动态范围低、噪声大等特点,提出一种基于亮度传播图的低照度图像增强算法。考虑到低照度图像增强的同时也会放大噪声,因此在增强图像之前对图像进行去噪处理。使用BM3D在YCb Cr空间对图像进行去噪之后,在HSI空间对图像进行增强,利用亮度分量估计亮度传播图,利用物理模型还原低照度图像。实验表明该方法能够快速有效地提高低照度图像的整体亮度和对比度,增强图像的细节并减少噪声,得到视觉效果良好的图像。     

结合人眼亮度调制传递函数的形态学锐化算法

针对常规彩色图像锐化方法存在的局限性,提出一种空间域锐化算法,其中包括数学形态学运算,利用高斯滤波器分离图像的低频成分和高频成分,强化图像高频成分,调整图像低频成分,将两者合成为新的输出图像。由于形态学开运算和闭运算分别具有自适应极大值滤波和极小值滤波的特点,因此将开闭组合运算用于图像高频成分,自适应地突出图像局部细节,再根据人眼亮度调制传递函数模型,对图像的低频成分进行全局调整,从而进一步改善图像的整体视觉效果。结果证明,该方法在RGB彩色空间和色调/亮度/饱和度感知彩色空间内的锐化效果都好于常规锐化方法。     

可避免彩色失真的图像对比度增强

为了将灰度变换技术推广到RGB彩色图像增强,并克服其容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种通用的自适应彩色图像对比度增强算法.首先采用小波变换,直接在RGB空间分离出原始彩色图像和灰度变换图像的低频部分和高频部分,然后提取原始图像的彩色信息和灰度变换图像的对比度信息,最后进行归一化处理再重构输出彩色图像.实验结果表明.算法能在不引起明显彩色失真的前提下改善图像视觉效果,与基于Betinex理论的多尺度彩色复原(MSRCR)算法相比,逼真度和运算复杂度等指标都更加优异.     

一种基于同态滤波原理的井下光照不均图像处理方法

传统的同态滤波函数基于高通滤波函数设计,采用该同态滤波函数处理的光照不均图像较暗。根据传统低通滤波器在截止频率半径为5时的图像滤波结果,得出导致图像光照不均现象的主要区域为半径5以内的低频区域的结论;介绍了一种新型同态滤波器的设计过程,进而提出一种基于同态滤波原理的井下光照不均图像的处理方法。该方法采用传统低通滤波函数抑制低频分量,采用传统高通滤波函数增强高频分量;对图像低频分量范围进行细化,对不同的低频分量采用不同的处理方法,即抑制低频分量抑制半径以内的低频分量,使低频分量抑制半径与高频分量增强半径之间较低频率范围内的低频分量基本保持不变,避免了过度抑制低频分量。测试结果表明,该方法在有效处理井下图像光照不均现象的同时避免了对图像整体亮度的过度削弱,效果较好。     

一种新的低照度彩色图像增强算法*

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。     

基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法

应用于光照分布不均的低照度图像,传统的图像增强算法会出现色彩失真、亮区过度增强等问题,因此提出一种最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法。首先,提出最大差值图的概念,通过最大差值图粗略估计出初始光照分量;然后,提出交替引导滤波的算法,利用交替引导滤波对初始光照分量进行校正,实现光照分量的准确估计;最后,设计了图像亮度自适应的伽马变换,能够根据获取的光照分量自适应调整伽马变换参数,从而在增强图像的同时消除光照不均带来的影响。实验结果表明,增强后的图像有效消除了光照分布不均带来的影响,图像亮度、对比度、细节表现能力和色彩保真度都得到了明显提升,平均梯度提升了1倍以上,信息熵提升了14%以上。由于提出的算法对光照分量估计准确,自适应伽马变换针对低照度图像进行了优化,因此,对于夜间等弱光源条件下的彩色图像具有十分有效的增强效果。     

结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底、天空区域偏色严重且去雾速度慢等问题,提出了一种结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法。首先将二阶Butterworth高通滤波器引入同态滤波函数,在频域内对最小颜色分量进行增强,同时,平滑最小颜色分量中的光照,补偿局部区域因光照不足引起的图像质量下降;然后用双边滤波对其进行平滑处理,使光照在最小颜色分量图像上过渡更加自然;最后将处理之后的最小颜色分量作为引导图细化初始透射率。实验结果表明,与Tarel算法和中值滤波算法相比,该算法得到的去雾图像具有更好的视觉效果;与引导滤波算法相比,该算法去雾效果更为彻底,天空区域颜色还原准确,且运算速度更快。     

基于顶帽底帽变换的仿生图像增强算法

针对低照度图像对比度低、细节模糊、色彩饱和度低的问题,通过分析人眼的主观亮度感受和光照强度的非线性关系以及人眼的视网膜神经节细胞中感受野的传输特性,提出一种顶帽变换和底帽变换相结合的仿生图像增强算法。首先,将低照度图像的RGB色彩空间转换为HSV空间,对亮度分量进行全局亮度对数变换;其次,采用视网膜神经元感受野三高斯模型对图像局部边缘的对比度进行调整;最后,用顶帽变换和底帽变换辅助对较亮背景的提取。实验结果表明,所提算法增强的低照度图像不仅细节清楚、对比度高,同时还没有设备采集图像存在的光照不均匀和图像景深的问题,而且增强后的图像色彩饱和度高,具有很强的视觉感受效果。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...