HSI色彩空间下的低照度遥感图像增强

为了提高低照度遥感图像的可视性,提出了利用改进的多尺度Retinex算法与局部对比度自适应调整相结合的方法来改善图像质量。首先,把原始图像变换到HSI色彩空间,有效分离H、S、I分量;然后,然后在保持色调分量H不变的前提下,对亮度分量I利用改进的多尺度Retinex算法进行处理,对整幅图像进行亮度和对比度的初步调整,通过使用Sigmoid函数替换多尺度Retinex算法中的对数函数来减少数据丢失;为了使局部细节信息得到更好的改善,在利用改进的多尺度Retinex算法处理后进行自适应局部对比度增强,提高图像局部对比度;对饱和度分量S采用分段线性增强的方法进行处理;最后,将处理后的图像变换回到RGB空间。实验结果表明:图像信息熵由5.79提高至6.65;图像感兴趣区域的局部对比度由0.695提高至0.701,图像质量以及利用价值得到了提升。     

细节保留的多曝光图像融合

针对传统的多曝光图像融合算法存在的细节丟失严重和鬼影现象,提出了一种细节保留的多曝光图像融合算法。该算法首先计算曝光序列的3个特征指标:图像细节、曝光亮度和色彩信息,其中图像细节通过引导滤波计算,曝光亮度的权值由高斯方程分配,而曝光序列的色彩信息用色彩饱和度表示。然后,利用差分图和邻域相关系数检测多曝光序列中运动物体,利用3个特征指标和运动目标检测结果分别计算静态场景和动态场景的融合权值图。为了消除噪声的影响,采用递归滤波器来修正融合权值图。最后,采取加权融合的方式得到融合图像。选取10组不同的曝光序列,分别从主观和客观两方面与6种传统的融合算法进行了比较。实验结果表明,本文算法保留了丰富的细节信息,呈现出了更加生动自然的现实场景,并且有效去除了由运动物体产生的鬼影现象,效果优于其他比较算法,在静态场景和动态场景的曝光融合中都取得了好的效果。     

基于光线散射衰减模型的低照度图像增强

针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题，提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先，本文提出了光线散射衰减模型，该模型合理解释了非均匀光照分布的成像过程，其次，通过Max-RGB滤波器分别估计每个像素的照度，初始化照明图，然后，根据光照随图像分割区域入射角、入射距离平滑衰减的特性，利用深度信息和梯度信息优化光照分量，获得精确照明图；此外，利用暗通道先验中的透射率所具有的局部相似性来约束反射分量估计；最后，通过提出的光线散射衰减模型融合优化光照分量和反射分量，获得最终的低照度增强图像。通过与NPE,LIME,HE,ALSM,MSRCR,MF,WV＿SIRE算法比较，在不同场景的低照度图像上，无参考各向异性质量评估器（BIQAA）最大为0.019 6，模糊检测累积概率（CPBD）最大为0.680 1，无参考空间域图像质量评估器（BRISQUE）最小为21.471 5，自然图像质量评估器（NIQE）最小为2.699 5，综合性能优于其他对比算法。实验结果表明，本文算法能够有效抑制噪声，提高图像对比度和亮度，更好地保留图像...     

oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合

针对红外与可见光双波段夜视图像增强提出了基于oRGB颜色空间的彩色融合算法。选择亮度与颜色分离的对立色颜色空间,应用多尺度Top-hat变换方法将红外与可见光增强融合图像作为伪彩色图像的亮度分量,根据双波段图像的差异性并结合参考图像色调构造颜色分量;为避免线性变换的颜色传递方法容易造成灰度级压缩或过饱和情况,在分析颜色传递机理的基础上,使用非线性的直方图匹配方法实现颜色传递。实验结果表明,融合图像的颜色分布更自然,纹理细节、整体亮度和对比度等视觉特征表现更优。     

基于同态滤波和深度卷积模型的低照度工件表面粗糙度等级识别

为解决低照度下工件表面粗糙度等级识别正确率低的问题,提出一种基于同态滤波和深度卷积模型的低照度工件表面粗糙度等级识别的方法。该方法通过对不同照度下工件表面粗糙度图像进行等级识别,确定了同态滤波器的最优参数值,再将图像从RGB空间转换到HSV空间,在对V(亮度)分量进行同态滤波处理后,再将图像转回RGB空间并通过设计好的深度卷积模型对图像进行识别。实验结果表明:图像的亮度对比度得到了改善,图像的纹理细节更加显著;该方法简单、有效,对低照度工件表面粗糙度等级识别有很好的效果,识别正确率达到95%以上。     

低照度彩色图像的自适应亮度增强

为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息,本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法。该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像,并对其进行自适应伽马亮度校正;然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理,一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪,一种是进行帧平均后提取Y通道分量与多个盲源分离降噪的Y通道分量依次进行结构匹配,并选出匹配最佳Y通道分量;再将最佳Y通道分量进行基于皮尔生长曲线的亮度调整后与经帧平均处理的U、V通道分量重新组合;最后将重组图像转换回RGB空间,即可得到视觉效果显著提升的彩色图像。本文提出的图像增强方法满足实时处理要求,可将原彩色图像的极低亮度提高54.4倍、中等亮度提高3.5倍;并将图像信息熵提高1.3～2.9倍。与典型的图像增强算法相比,本文提出的方法对低照度彩色图像在降低噪声、均衡光照和恢复细节方面有较大改善。     

复杂光照下的两步法颜色恒常性算法

根据视觉信息处理的分模块性原理,给出了一种新颖的两步法颜色恒常彩色图像增强算法。首先利用边缘附近像素估计原图像偏色信息,白平衡对偏色图像进行偏色纠正。然后根据RGB颜色空间三分量颜色相关性特点,通过获取亮度增益曲面对彩色图像的RGB三分量进行同比增强得到最终的彩色图像同时保持颜色不变。该算法克服了传统颜色恒常性的不适定问题,实验结果表明该算法对于存在偏色、低照度等复杂光照下的图像均能较好的保持颜色的恒常性,同时能有效提升图像的亮度信息。     

复杂光照下的两步法颜色恒常性增强

根据视觉信息处理的分模块性原理,研究了复杂光照下的颜色恒常性,给出了一种两步法颜色恒常彩色图像增强算法.利用边缘附近像素估计原图像的偏色信息,采用白平衡的方法对偏色图像进行偏色纠正.然后,根据RGB颜色空间三分量的颜色相关性特点,获取亮度增益曲面并对彩色图像的RGB三分量进行同比增强得到最终的彩色图像.在SFU数据库进行了实验,结果表明该算法的对比度是原图的4倍以上,且亮度改变适中.该算法克服了传统颜色恒常性的不适定问题,对于存在偏色、低照度等复杂光照下的图像均能较好地保持颜色的恒常性,同时能有效提升图像的对比度和亮度.     

基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。     

基于亮度直方图宽度的自动曝光方法研究

自动曝光是现代数字摄像机和照相机的基本功能之一。文章在传统自动曝光算法的基础之上提出了一种基于亮度直方图宽度的自动曝光算法。自动曝光的目的只是为了得到高质量的照片,而衡量高质量的指标就不再局限于图像的平均亮度。通过实验发现亮度直方图可以较好地反映图像质量,从亮度直方图中选择一个指标来表征图像质量,从而建立快门时间和图像质量的关系来实现自动曝光,实验结果证明该算法比18％反光率的曝光算法,在背景过暗或者过亮情况下有明显改善。     

多图像融合Retinex用于弱光图像增强

为解决弱光图像增强过程中对比度增强和自然度保持问题,本文提出一种基于Retinex的多图像自适应加权最小二乘滤波算法。首先,在图像的每个像素的R,G,B三通道中找到最大亮度值作为该像素的初始照明估计,根据Retinex理论生成反射图像,并通过形态学闭合方式调整反射图;接着,在初始照明图基础上,通过Gamma变换和双对数变换方法分别生成全局对比度增强图和局部自然度保持照明图;随后,设计一种自适应加权最小二乘滤波融合策略将三幅照明图融合成最终照明估计图;最后合成上述的最终照明图和调整反射图以获得弱光增强后的图像。实验结果表明,本文所提出算法的亮度顺序差(LOE)及盲图像质量评价(NIQE)值更低,可同时降低到4.12和3.25,较其他方法表现出更好的增强效果。证明了本文算法能有效地增强弱光图像对比度,同时保持图像自然度。     

Morphological enhancement of microscopy mineral image using opening‐ and closing‐based toggle operator

To enhance unclear microscopy mineral images, an algorithm based on toggle operator using opening and closing is proposed in this paper. Firstly, the specified toggle operator using opening and closing through designing the selection rules is analysed. Secondly, after importing the multiscale theory into the specified toggle operator, useful mineral image features, especially the mineral details, are extracted using the multiscale theory‐based toggle operator. Finally, the mineral image is enhanced through the strategy of enlarging the contrast between the extracted bright and dark image features. Experimental results on different types of mineral images verified that the proposed algorithm could effectively enhance mineral images and performed better than some other algorithms. The enhanced mineral image is clear and contains rich mineral details, whereas the grey scale distribution of the original mineral image is appropriately maintained. This would be useful for the further mineral analysis. Therefore, the proposed algorithm could be widely used for image‐based mineral applications.     

马尔科夫随机场模型下的Retinex夜间彩色图像增强

由于Retinex算法在处理夜间彩色图像时容易出现光晕、颜色失真、细节丢失与噪声干扰等问题,本文基于马尔科夫随机场（MRF）提出了一种针对单幅图像的Retinex图像增强算法。该算法在HSV颜色空间下采用线性引导滤波估计图像照度分量;在MRF模型下求解仅包含物体本身特性的反射分量,并通过颜色恢复函数与增益补偿方法进行颜色恢复与校正,最终实现了夜间彩色图像的增强。实验结果表明,利用本文算法处理后图像的均值（整体亮度）可以提高2倍以上,标准差、熵、峰值信噪比（PSNR）等参数均有5%以上的提升。与其它基于Retinex原理的算法相比,本文提出的算法增强效果显著,具有消除“光晕伪影”现象、抑制噪声、颜色保真和有效地凸显边缘细节信息等能力。     

基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测

机器视觉识别常用金属制品边缘时,表面亮度不均易导致边缘误识别,且传统的边缘检测算法去噪的同时也抑制了大量边缘信息,降低了边缘检测质量。本文提出一种基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测算法。该算法采用基于导向滤波的Retinex法得到金属制品图像的反射分量,通过加权分布的自适应伽马校正提升反射分量图像对比度;然后,采用自适应各向异性扩散滤波对增强后图像进行去噪处理,抑制增强后图像的噪声及低对比度纹理,再采用改进四方向Sobel梯度模板提取图像边缘;最后沿用传统Canny算法的非极大值抑制及双阈值分割进一步细化边缘。实验结果表明,新算法检测典型金属小零件时,图像锐度指标由原图的47.11提升至68.39,金属表面的亮度标准差从原图的44.76下降至20.16;噪声指标从原图的1.1下降到0.15左右,并且在去噪的同时较好地保留了图像边缘锐度。新方法有效改善了金属表面图像因亮度不均导致的边缘误识别问题,并且提取的边缘连接性较好。     

强反射表面缺陷图像预处理

为了校正强反射表面图像的亮度不均匀性,抑制局部强亮度现象,同时使其保留足够多的原始图像信息,研究了强反射表面缺陷图像的预处理方法。分析了强反射表面的光学特性,研究了偏微分方程理论及同态滤波算法,在此基础上提出了一种基于偏微分方程的同态滤波算法,即采用热传导方程滤波算子对同态分解的图像进行处理。引入信息熵对不同尺度参数下的处理效果进行评价,从而确定热传导同态滤波的尺度参数,并将该算法与背景去除法、基于小波的同态滤波算法进行了比较。对比实验表明,采用提出的算法处理后得到的图像其灰度级均匀分布在1～6之间,信息熵值均在91%以上。该方法校正了图像亮度的不均匀性,提高了图像质量,同时能保留足够多的原始图像信息。     

中心偏移的全景环形图像快速展开

采用机器视觉技术检测管道内表面质量时,获取的原始图像几何中心与其前景区管壁全景环形图像中心存在偏移,从而会使以图像几何中心展开的图像产生失真的现象.本文针对存在中心偏移的全景环形图像提出了快速展开算法以减小由上述原因造成的图像中几何特征量的测量误差.提出的算法通过最小二乘拟合圆心法找到全景环形图像上代表管壁某一截面的拟合圆,继而得到全景图像的中心参数,然后通过四分之一圆扫描方法快速展开全景图像,并对展开图像的帧纵横比进行修正,还原全景图像.实验结果表明:将一幅全景图像环状检测区域展开成分辨率为2 044 pixel×199 pixel的矩形图像所需时间为0.868 s,展开图像中目标外形尺寸相对误差均在1.54％以内,满足图像处理对实时性和准确性的要求.     

基于改进正则法的ECT图像重建算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,其解是不稳定的。为获得良好的重建效果,需要采用既保证解的稳定性且又能提高重建图像质量的算法。本文提出了一种新的图像重建算法。在分析标准Tikhonov正则法的基础上,针对ECT逆问题的病态性进行改进,并推导出两步图像重建算法：第一步利用标准Tikhonov正则法的计算值获得权矩阵的估计;第二步采用本文所推导的改进Tikhonov正则法获得最终的重建图像。数值实验表明,该算法所获得的图像重建质量得到了明显的提高,且该算法无需迭代,保证了算法实时性。     

基于残差块网络的图像去雨算法

为了从有雨图像中恢复图像质量,提出了一种基于残差块网络的海面图像去雨算法。该算法将两种类型的残差块网络相结合,用于提取有雨图像的深层次信息。在训练过程中,学习有雨图像与原图之间的残差,使算法操作的图像目标值域缩小,稀疏性增强。在训练数据集方面,我们采用室外雨天图像数据集和两种加雨算法进行模拟的海面雨天图像数据集,以此扩充训练样本。测试集图像我们选择3种不同类型的雨天场景图像,雨水的类型包括雨线和雨滴。实验结果表明了本文的去雨算法能够适用于不同的雨天场景,去雨处理后图像信噪比评价指标均在35以上,结构相似度均在0.97以上,总体上提升了图像的清晰度。     

Clustered nuclei splitting via curvature information and gray‐scale distance transform

Clusters or clumps of cells or nuclei are frequently observed in two dimensional images of thick tissue sections. Correct and accurate segmentation of overlapping cells and nuclei is important for many biological and biomedical applications. Many existing algorithms split clumps through the binarization of the input images; therefore, the intensity information of the original image is lost during this process. In this paper, we present a curvature information, gray scale distance transform, and shortest path splitting line‐based algorithm which can make full use of the concavity and image intensity information to find out markers, each of which represents an individual object, and detect accurate splitting lines between objects using shortest path and junction adjustment. The proposed algorithm is tested on both synthetic and real nuclei images. Experiment results show that the performance of the proposed method is better than that of marker‐controlled watershed method and ellipse fitting method.