多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法

为了获得更加理想的图像增强效果,针对Retinex算法存在的“光晕伪影”现象,提出了一种多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法.首先对多尺度Retinex算法的对数函数进行改进,拓宽图像的灰度范围,然后采用双边滤波算法对图像反射分量进行处理,消除光照变化不利影响,提高图像的对比度和清晰程度,最后采用伽玛函数对图像亮度进行校正,保持图像细节信息.实验结果表明,无论是主观视觉效果和客观质量,本文算法的性能均要优于多尺度Retinex算法,可以有效消除“光晕伪影”现象.     

消除光晕和细节增强的多尺度Retinex红外图像增强

针对传统Retinex算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点,本文提出一种消除光晕和细节增强的Multi-scale Retinex(MSR)红外图像增强算法。首先,以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益,然后,采用改进的引导滤波核函数估计照度分量,在对数域对多尺度Retinex数学模型求解,获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后,为进一步增强细节和提升亮度,对反射分量依灰度等级进行自适应增强,并通过偏移调整和Gamma校正改善图像亮度,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法相对其它的Retinex增强算法,可有效地消除光晕现象,突出细节,可获得视觉效果良好的增强结果。     

引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强

针对采用红外成像仪获取红外图像边缘模糊、对比度差等缺点造成图像视觉效果差、质量低等问题.以多尺度Retinex算法为框架,依据引导滤波保边和梯度保持性,提出引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强方法.首先,用引导滤波替换MSR算法中的高斯滤波来估计照度分量.其次,将照度分量经过对数变换处理,执行低...     

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。     

改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强

为了解决低照度图像在图像增强过程中图像质量不佳、对比度不高等问题,本文提出改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强。首先将待处理图像转换到HSV色彩空间,并设定阈值对其V通道分量进行亮度调节,然后转换到RGB色彩空间,将其拷贝3份,对第一份进行直方图均衡化,中值滤波处理;对第2份进行自动亮度调节,双边滤波处理;对第3份进行改进的Retinex算法处理,采用高斯滤波、双边滤波作为其环绕函数,估计图像照明分量,最后输出反射图。将处理后的3份图像转到HSV色彩空间,对其V分量进行多图像融合,H、S分量沿用第2份图像分量值,最后将融合后的图像由HSV转为RGB色彩空间,输出处理后的图像。实验结果表明,本文提出的算法在增强低照度图像的同时,还可抑制图像噪声,同时具有良好的保边性,且细节明显。     

基于Retinex理论的微观驱替图像增强算法

针对微观驱替实验图像存在光照不均的现象,提出一种基于快速引导滤波的Retinex图像增强算法.快速引导滤波具有较好的保边性和较低的时间复杂度,可避免照度估计时边缘丢失和运行时间长的问题.该算法通过快速引导滤波得到图像的照度分量,后使用Retinex算法处理得到光照均衡的微观驱替实验图像.实验结果表明,本文算法与MSR算...     

尺度变化的Retinex红外图像增强

经典Retinex模型增强算法采用固定尺度高斯核平滑滤波,导致单一尺度Retinex无法进行全局有效增强,而多尺度Retinex权重系数选取困难,二者均不能满足视觉要求。针对以上问题,基于人眼视觉掩盖效应提出一种尺度变化高斯核平滑滤波的Retinex算法。首先利用人眼视觉掩盖效应的屏蔽函数检测像素邻域空间细节,依据像素区域细节信息丰富程度设计出尺度变化的高斯平滑滤波器,实现照度估计,最后对尺度变化高斯平滑滤波器实现提出实用方法。实验证明本文算法有效提高红外图像对比度,增强细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标上整体优于修正对比度限制直方图均衡算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex及平稳小波和Retinex增强算法。     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。     

基于Retinex的一种图像去雾算法

由于中心环绕Retinex图像增强算法尺度的选择有限,不能在对有雾天气下采集的图像进行有效去雾的同时增强其细节,提出一种基于Retinex算法的曲波变换图像增强算法.首先,根据Retinex算法,先用高斯函数估计出图像的入射分量,再通过Retinex算法将图像的反射分量得出,然后利用曲波变换的多尺度特性将反射分量进行子带分解,对高频子带采用自动变换阈值处理,对低频子带采用线性拉伸,增强其对比度,最后将曲波系数进行合成,得出处理后的图像.实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的纹理细节更清晰,信噪比和信息熵明显提高,视觉效果改善,失真度显著减小.     

非均匀光照图像双分量增强Retinex算法

图像增强是“数字图像处理”课程的一项重要教学内容。针对图像增强方法的实践训练，给出一个综合实验-非均匀光照图像双分量增强Retinex算法。该实验整合了灰度变换、直方图均衡、图像平滑、去锐化掩模、高频增强等图像增强方法，并引入用于图像质量评价的量化指标等内容，图像增强效果好，对于图像增强的实践教学具有较好的参考价值。     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

一种改进的雾天监控图像增强算法

视频监控或激光成像在大气环境监测中有着广泛应用,然而在雾天条件下获取的图像不可避免存在视觉质量降低问题。针对雾天图像对比度增强以及噪声抑制的需要,提出了一种改进的雾天图像增强算法。首先对原图像进行正反双向的双直方图均衡处理与融合,然后重复采用上述方法对融合图像的小波分解低频系数矩阵进行增强处理,最后将处理结果和高频系数矩阵进行小波重构得到输出图像。实验结果表明,该算法处理雾天监控图像能够取得较好的对比度增强与噪声抑制性能。     

自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强

为克服现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度不高等缺陷,提出了自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强方法。对双边滤波进行改进,加权系数自适应于平滑区域和细节区域,以作为Retinex的中心环绕函数,将红外图像分解为基础层和细节层;用改进的平台直方图均衡化对基础层图像进行增强;提出一种方向梯度算子,用其提取细节层图像的梯度图,进而对细节层图像进行非线性的自适应边缘增强。实验结果表明,相对于部分现有的方法,本文方法能更有效地提升红外图像的亮度和对比度,增强图像的视觉效果更佳。     

基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。     

结合视觉特性的红外图像增强方法

为了增强红外图像的细节信息,改善图像视觉效果,将视觉特性与红外图像特征结合,提出了一种结合视觉特性的图像增强方法。首先,对图像运用Weber定律进行亮度处理,并在对数域角度,利用背景强度与光强梯度呈局部线性关系的特性,模拟视觉系统来分割图像。然后,分别对分割图像进行增强处理,过暗、过亮区域采用改进的自适应直方图均衡算法、Weber区域采用多尺度Retinex算法。最后,三区域构建图像,输出细节突出、亮度适中的红外图像。实验结果表明:本文算法增强了图像细节、缩短了运行时间、有效地消除“光晕”现象,改善了图像的视觉效果,具有较好的应用前景。     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。