一种基于暗通道优先和双边滤波的遥感图像 增强方法

提出了一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,本文使用双边滤波代替softmatting以用于透射图的优化,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出了透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。实验结果表明,本文的算法能够有效地增加图像对比度,使图像更符合视觉特性,适用于遥感图像的可视化增强。     

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。     

基于图像融合技术的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。     

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。     

基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法

针对常用的双边滤波算法易造成图像细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈时易出现光晕伪影现象等缺点,提出了一种基于双边滤波和多尺度Retinex算法的图像增强方法。该方法首先对图像进行小波分解,获得图像高频和低频系数;然后采用多尺度Retinex算法和双边滤波结合的方案对图像低频系数进行处理,采用软阈值滤波算法对图像高频系数进行处理;最后通过离散小波反变换得到增强后的空域图像,并对其局部对比度进行自适应增强处理。实验结果表明,该方法可以有效改善图像颜色失真情况,细节丰富,对比度强,为图像后续的特征提取奠定了基础。     

滤波算法在图像增强中的应用研究

研究图像增强问题,当光照变化比较强烈时,传统增强算法假设场景中光照是平缓变化的,易产生“光晕”现象,导致图像质量变差.为了图像增强后的质量,提出一种单尺度双边滤波的图像增强算法.首先对采集图像亮度增强,然后利用双边滤波消除光照对图像不利影响,最后采用单尺度Retinex算法对图像进行增强处理.仿真结果表明,单尺度双边滤波增强算法很好地解决了传统算法中存在“光晕”难题,提高了图像增强效率,可适用于任何光照强度下的图像增强.     

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。     

烧结断面火焰图像退化模型及断面图像复原

目的 图像复原是基于物理模型提高退化图像质量的一种客观方法,复原图像无失真且细节丰富。烧结机尾断面火焰图像可以反映料层的烧结状态,对烧结矿质量的检测起到至关重要的作用。由于烧结机尾环境恶劣,存在大量的烟气、粉尘以及亮度不均等干扰因素,导致相机采集到的烧结断面火焰图像存在退化现象。为消除这些影响,本文建立了烧结断面火焰图像退化模型,提出了有效的烧结断面火焰图像复原算法。方法 基于大气散射模型,采用一级多散射方法对烟尘多次散射过程进行简化,建立烧结断面火焰图像退化模型,依据Retinex理论,将场景成像分解为环境光照射分量与反射率的乘积,明确复原图像所求参数。1）求取原始图像亮度,利用Retinex理论分解原始图像,使用双边滤波来调整亮度图像,采用Sigmoid函数对反射图像进行增强,得到亮度平衡后新的烧结断面火焰图像;2）利用暗通道原理估计环境光值,结合引导滤波细化图像透射率分布;3）采用容差机制改进火焰区域的透射率,得到复原图像。结果 使用本文方法对单幅图像进行复原并与其他4种方法进行主客观评价,结果表明本文得到的复原图像亮度均衡,火焰区域细节清晰并且与烧结料层区别明显,在保持较高图像对比度的同时,图像信息熵和峰值信噪比分别为17.532 bit与22.127 dB,相比其他算法明显提高。结论 本文研究了烧结断面火焰图像的退化模型,提出有效的复原算法,实现了Retinex理论与暗通道原理的有机结合,复原图像质量较高,为烧结火焰特征准确提取打下基础。     

暗通道先验的大坝水下裂缝图像增强算法

目的 大坝水下裂缝图像存在非均匀亮度、低信噪比、低对比度等复杂情况,导致裂缝特征提取极为困难,本文提出一种改进暗通道先验的大坝水下裂缝图像自适应增强算法。方法 首先对非均匀光照图像进行全局匀光处理和噪声抑制处理,在保护纹理信息的同时消除亮度分布不均的问题;其次改进暗通道先验理论,结合导向滤波方法,精确估算去噪恢复图像;然后对去噪恢复图像进行基于概率分布理论3σ原则的自适应分段线性增强;最后对增强图像从均值、方差、峰值信噪比、对比度和信息熵等方面进行整体定量评价。结果 选取了2幅典型的水下光照不均匀大坝裂缝图像作为研究对象,采用本文提出的方法进行图像增强处理。将本文算法的增强效果与直方图均衡化、同态滤波、多尺度视网膜增强算法（MSR）以及带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的增强效果进行对比分析。为了测试本文方法的鲁棒性,对原图像增加椒盐噪声信号和高斯噪声信号,评估本文算法对包含确定分布噪声的抗干扰能力。本文方法相比以上其它方法,具有最好的增强效果,对2幅原始图像对应增强图像的峰值信噪比（PSNR）分别为42.77和41.49。结论 仿真实验结果表明,本文方法能有效抑制水下图像噪声干扰,增强大坝水下裂缝图像的清晰度。本文方法对不同光照条件下大坝水下裂缝图像增强有很强的自适应性,对水下裂缝图像增强处理有效可行。     

基于暗原色及入射光假设的单幅图像去雾

目的 雾是一种常见的天气状况,针对雾能使图像中的景物对比度降低、表面颜色退化的问题,提出一种基于入射光假设的单幅图像去雾方法。方法 首先利用全局暗原色进行初步去雾,从而使图像透射率处于[0,1]范围内;然后利用雾天光照均匀的特点以及Retinex的照度估计原理进行透射图的估计;最后利用透射图以及初步去雾图像得到复原图像。结果 与He算法、Fattal算法的对比实验结果显示,该算法获得的复原图像细节清晰,颜色自然。与引导滤波优化后的He去雾算法相比,本文算法速度提高了93%。结论 大量对比实验结果表明,本文算法能够显著恢复雾天降质图像,对于薄雾和浓雾同样有效,具有广泛的适用性,且算法原理简单。此外,本文算法也同样适用于灰度图。     

基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法

针对煤矿井下存在大量煤尘、水雾导致获取的视频图像伴有大量的噪声、分辨率低、模糊的问题,提出了一种基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法.基于暗原色先验理论,采用自适应双边滤波代替softmatting过程来求取精细透射率图,并根据煤矿井下特殊环境,从新的角度求取全球大气光值、粗略透射率图,并根据图像退化模型实现图像的去噪.实验结果表明,对于分辨率为1024×576的图像处理时间为1.9s,与He算法(HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011,33(12):1-13.)相比,运行效率提高了5倍.与直方图均衡法等算法相比,所提算法有效增强了图像细节、边缘,整体上更加适合人类视觉和视频监控的要求.     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊

目的遥感成像过程中的图像降质严重影响了高分辨率成像与高精度探测,为了改善遥感图像质量,提出了基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法。方法首先利用双边滤波器和冲击滤波对遥感图像进行预处理,然后结合遥感图像模糊核的稀疏特性,使用正则化方法迭代求解模糊核最优解,最后利用基于梯度稀疏的非盲反卷积方法得到去模糊结果。此外,针对图像模糊程度较严重的情况,分析了尺度信息对去模糊结果的影响,提出了多尺度迭代优化方法。结果采用本文方法对大量遥感图像进行去模糊,实验结果表明该方法能有效地去除遥感成像产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。相比其他方法,本文方法恢复图像的边缘强度平均提高28.7%,对比度平均提高17.6%。结论提出一种正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法,主观视觉感受和客观评价指标都表明该方法可以有效提升遥感图像质量。     

结合曲率滤波的HTM算法去除遥感影像云雾

目的 遥感卫星幅宽较大，成像区域内的薄云和雾很难区分，云雾降低了遥感影像的解译精度和对目标地物判别的准确性。传统的云雾去除方法是通过调整图像的对比度和饱和度来提高重建图像的质量，对不均匀分布云雾的适应性不强。为此，本文以"高分二号"（GF-2）遥感数据为例，提出一种结合高斯曲率滤波的雾度图（haze thickness map，HTM）求解算法。方法 采用遥感影像的红波段进行HTM求解，首先通过不重叠的滑动窗口对整幅图像取暗像素，得到HTM估计值，利用高斯曲率滤波对其进行平滑，减少噪声干扰，保持地物边缘特征，并通过插值运算恢复到原图尺寸；然后利用改进的2维最大熵自动确定分割阈值，提取HTM中白色区域并抑制，对边缘处的像素值进行校正；最后通过HTM结果恢复出清晰影像。结果 由目视判读结合评价指标进行评价，将改进的暗原色先验法、传统的HTM算法与本文改进的方法在不同地区含云雾的遥感影像上进行对比实验。本文改进方法所得结果与传统方法相比，灰度均值降低约34.96%，平均梯度提升约18.48%，信噪比提升约34.77%，对比度提升约39.41%，对于不均匀遮挡的云雾去除具有较好效果。结论 改进的方法能够去除云雾干扰，有效改善影像数据的视觉效果，同时能够保留大量的细节信息，较传统方法更优。     

强度和梯度稀疏约束下的图像平滑

目的 为了在图像平滑过程中达到更好地保留边缘去除细节效果,提出一种以像素强度和梯度的稀疏特性为双重约束的图像平滑算法。方法 该算法首先构造一个像素强度和梯度的0-范数函数,作为平滑模型的约束项;然后采用半二次变量分裂法引入辅助变量,构造最终的较易求解的平滑模型;最后利用交替最小化算法求解该模型,并在傅里叶频域内求解平滑图像的解析解,以加快算法的运行速度。结果 在自然图像上进行的平滑实验并与其他算法对比表明,本文的算法时间仅需3.42 s,比双边滤波算法快7.85 s,能够较好地满足图像平滑保留边缘去除细节的要求以及计算效率的要求。结论 本文以强度和梯度的稀疏特性为约束的图像平滑算法能够较好地去除图像中不重要的细节,保留图像的边缘特征,较好地实现了图像的平滑效果,适用于含有复杂背景噪声的图像平滑去噪及边界增强。     

应用雾天退化模型的低照度图像增强

目的 针对目前低照度图像增强算法存在噪声敏感、易饱和等现象,提出了一种基于雾天退化模型的低照度图像间接增强算法。方法 首先将低照度图像反转成为拟雾图;拟雾图与真实雾天图像有所不同,一是通常具有大面积明亮区域,二是大气光值较高。对于大面积明亮区域,暗原色先验理论并不适用,不容易精确估计相应透射率,因此,提出利用卷积神经网络求解透射率的方法;又针对全局大气光值易出现饱和现象,提出使用局部大气光值代替全局大气光值,从而得到大气光图;之后,利用导向滤波对透射率图和大气光图进行修正;最后基于大气散射模型还原出无雾图像,再次反转无雾图像得到低照度图像的增强结果。结果 设计了3组实验,第1组实验为各算法的主观对照,第2组实验从客观指标上对各算法进行比较分析,第3组为实验透射率与大气光值的组合对照实验。结果表明,无论是与Retinex和MSRCR（multi-scale retinex with color restoration）为代表的直接增强算法比较,还是与基于He算法的间接增强等算法相比,本文算法在平均梯度、信息熵、峰值信噪比上均表现良好,且本文算法峰值信噪比平均比次优结果高了2.6 dB,相对应的方差较小,可以有效提高视觉效果,不仅有效提升了低照度图像的亮度,又避免了明显的颜色失真、曝光过度等现象。结论 通过定性及定量的实验结果表明,本文算法不仅提高了视觉效果,且场景适应能力较强,能很好地增强室内和室外的低照度图像,且本文算法运行时间中等,若结合cuda技术,还可用于监控视频的实时增强。