基于邻域信息的红外图像增强

传统的红外图像增强一般基于平台直方图均衡化思想,这种方法从全局上改变了图像的对比度,从而达到增强图像的目的,是一种快速有效的增强算法。然而现存的平台直方图方法忽略了图像的局部信息,无法改善图像的局部对比度。论文提出了一种新的红外图像增强算法,该算法在基于传统的红外图像平台直方图均衡化思想的基础上,同时加入图像的局部信息,从全局和局部同时增强图像对比度。通过与传统的平台直方图均衡算法对比,证实了算法的优越性。     

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。     

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”.     

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USM的改进Retinex算法安检图像增强

为了提高安检图像质量,提出用Retinex算法对其进行增强处理,并对Retinex算法做了改进.改进算法首先结合反锐化掩模(Unsharp Masking,USM)算法中提高高频成分的思想,增强了安检图像的轮廓部分;然后用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法增强图像对比度.实验结果和数据表明,相比传统Retinex算法增强后的安检图像,论文算法能在有效增强安检图像的同时保留图像局部信息.     

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。     

基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.     

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。     

一种骨科X线片的混合图像增强算法

为了改善骨科X线片的清晰度,增强其对比度,突出骨骼的细节及边缘,文中提出了一种有效的混合图像增强算法.该算法首先用拉普拉斯变换突出图像的细节,用梯度法突出其边缘,接着用平滑过的梯度图像掩蔽拉普拉斯图像,再经过二阶巴特沃思高通滤波和高频加强滤波后得到锐化图像,最后经过灰度变换得到最终的增强图像.实验结果表明该算法比传统的采用单一算法如灰度变换、直方图均衡化或对比度自适应直方图均衡化的效果更好.     

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

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。     

用于实现图像对比度增强的可逆数据隐藏算法

针对已有算法嵌入率低、算法过程复杂等问题,提出一种新的可逆数据隐藏算法。算法为了提高信息隐藏率,首先选取直方图中值点两侧的峰值进行数据嵌入。在多次嵌入之后,算法选择中值点位置嵌入所有峰值信息,由于中值点在嵌入后可以直接定位,因此可以实现可逆嵌入与恢复,从而不需要已有算法最低有效位的替换过程,减少了算法过程的复杂性。算法在两个图像集上进行性能测试,先与已有算法进行数据嵌入量比较,接着与MATLAB中3个对比度增强函数进行比较,用于评估算法的嵌入容量以及对比度增强后的图像质量。实验结果表明,所提算法在实现可逆数据隐藏和对比度增强的同时,嵌入容量有较大的提高。     

基于场景分类的细节保留直方图均衡算法

针对传统直方图均衡算法细节丢失和亮度饱和的问题,提出一种将场景分类和细节保留相结合的直方图均衡改进算法。利用图像的直方图特征进行场景分类,结合场景分类及图像像素点的特征对分段式直方图均衡处理方法的参数进行优化。改进后的算法复杂度仅为O(L)(L是图像的像素灰度级),既保留了直方图均衡算法计算量小的特点,又能避免传统直方图均衡的细节丢失和亮度饱和问题,还具有适用于不同场景的稳健处理效果。通过德州仪器公司DM648平台实测验证,该算法可以用于实时视频图像的增强。     

频域内分位数的蒙古族家具纹样增强算法

为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算法及方向自适应插值算法相比较,提出的方法在蒙古族纹样增强方面具有更好的视觉效果,其评价指标也有显著提高。     

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。     

基于改进蛙跳算法的图像对比度增强方法

为改善图像对比度,提出了一种基于改进蛙跳算法的图像对比度增强新方法。该方法利用分段线性变换增强图像的原理,对蛙跳算法进行深入分析并进行改进后,将改进蛙跳算法与二维Otsu法相结合,利用蛙群的并行搜索机制自动选取图像的双阈值,然后再以图像的对比度作为改进蛙跳算法的适应度函数,自适应地搜索分段线性变换的斜率,并以之增强图像。实验结果表明,该方法有效改善原图像的对比度,且优于直方图均衡化法及基于基本蛙跳算法和人工鱼群算法的增强方法。     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。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，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

车载红外夜视图像的小波-遗传图像增强算法

针对传统红外图像增强算法在视觉效果上不够理想的问题,提出了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法,并将该方法与传统的直方图均衡化法和多尺度Retinex算法进行了对比。在红外夜视图像增强效果方面,该方法具有改善图像亮度均匀性、避免图像过分增强和抑制噪声的特点。实验表明,所提出的小波-遗传图像增强算法在车载红外夜视图像增强方面的处理效果较好。     

基于凸集投影的视频序列单帧增强算法研究

With the rapid development of science and technology in the information age, video surveillance plays an important role in banks, hospitals, hotels and other public places, providing an important way for the application of public security investigation and judicial evidence collection. However, due to the influence of illumination and environment, the image quality is not ideal in some cases. Therefore, how to achieve video image enhancement under the existing conditions has been a hot research topic. Traditional image enhancement algorithms only deal with a single frame image, but the image itself contains less information and the processing effect is not ideal. In this paper, an improved super-resolution reconstruction algorithm based on POCS is proposed, which recon- structs multiple degraded YUV video images with low resolution into one frame with high resolution. Compared with the traditional gray transformation and histogram equalization algorithm, the effect of video image enhancement proposed in this paper is obvious- ly improved.     

基于共生矩阵的彩色图像增强算法

针对传统的直方图均衡化会使图像过分增强,产生不自然的现象,提出一种利用二维共生矩阵的彩色图像增强算法。首先,利用相邻3×3像素之间的相关性来构造共生矩阵;然后,对彩色图像中的亮度分量进行共生直方图均衡;最后,将增强后的图像进行暗原色处理得到比较理想的图像。从所提增强算法与其他3种典型的增强算法的比较可看出:所提算法不仅考虑了图像的全局与局部信息,而且降低了直方图峰值和光环效应,提高了图像对比度,有较好的增强效果。