基于目的性优化及改进直方图均衡化的夜间彩色图像增强

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”.     

图像增强技术的研究

如何有效地增强图像是图像分析中的一个难点,通常,图像的目标背景对比度低,噪声大.平滑处理后图像的边缘轮廓更加模糊不清.常用的拉普拉斯锐化方法在突出图像边缘的同时,也提升了平滑图像中的残留噪声.针对这种问题,提出了用直方图规定化方法增强平滑后的图像,该方法克服了拉普拉斯锐化的缺点,且明显地增强了图像的细节部分.理论分析和仿真结果均表明,该算法能够提高图像成分的清晰度,提供更准确、更满意的图像.     

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法（POSHE）不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。     

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。     

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.     

人工鱼群算法在自适应图像增强中的应用

图像增强是图像处理中的一个经典问题,以传统的分段线性变换为基础,利用人工鱼群算法和二维Otsu阈值法,提出了一种自适应的图像对比度增强算法。该方法利用优化后的人工鱼群算法自动选取双阈值,依据图像的对比度自动搜索灰度变换斜率,得到最优的分段线性变换曲线,并用之对图像进行增强处理。实验表明,该方法可有效提高图像对比度,且优于直方图均衡化、反锐化掩模等传统的对比度增强方法。     

VC 6.0在灰度数字图像增强处理中的应用

该文介绍了用直方图均衡化对灰度图像进行灰度映射,从而达到使图像增强的目的。利用VC 6.0执行效率高,可继承、封装、移植等成熟的软件技术,对直方图均衡化算法进行实现。实验表明,该程序可以快速、准确地对灰度图像进行灰度变换,达到了使图像对比度增强,改善图像质量的预期目的。     

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。     

基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法

针对当前常用的直方图均衡化、基于Retinex理论、基于同态滤波、基于小波分析等矿井图像增强方法存在欠增强、过增强等问题,提出了一种基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法。根据HSI颜色空间图像的颜色分量（色调分量、饱和度分量）与亮度分量相互独立特性,将矿井低照度RGB图像转换到HSI颜色空间;采用双边滤波将亮度分量分解为光照图像和反射图像;对光照图像进行小、中、大3个尺度分块,对图像块分别进行局部直方图均衡化处理,以提升图像亮度和对比度;对反射图像进行8方向梯度增强,以丰富图像的纹理边缘;将经多尺度局部直方图均衡化的光照图像和方向梯度增强的反射图像进行Retinex反变换,得到增强的亮度分量,将其与色调分量和饱和度分量转换至RGB颜色空间,得到增强的矿井图像。采用煤矿井下实际监控图像对基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法进行实验验证,对其增强效果进行主客观评价。结果表明：该方法与现有图像增强方法相比,在图像亮度和对比度方面均有更大的提升,细节信息更丰富,信息熵提升7.23%以上,平均梯度均值提升31.6%以上,具有更好的图像增强效果。     

医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。