彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强

针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。     

基于色彩传递的生物医学图像彩色化

单色生物医学图像的彩色化通常需要手工操作.基于色彩传递的彩色化方法在生物医学成像过程中应用计算机给单色生物医学图像添加颜色,是一种跨学科的新方法.首先根据单色图像的内容确定一幅合适的彩色图像做参考图像,然后单色图像和彩色参考图像转换到去相关的对立色空间(1 αβ颜色空间);用亮度通道邻域统计量匹配的方法为单色图像的每个像素选取最佳参考图像采样点,并将最佳参考图像采样点的颜色赋值给相应的单色图像像素;最后,传递结果转换到RGB颜色空间显示.经过这样的处理过程,单色生物医学图像获得了看上去近似于参考图像的色彩,与传统方法相比更方便高效.     

针对不均匀光照高反光 注塑工件图像的缺陷定位和分割

光照不均匀的现象在高反光注塑工件检测过程中十分常见,对于缺陷的定位和提取造成了很大影响.为了解决注塑工件图像中普遍存在的光照不均匀问题,提高缺陷提取的成功率,提出了一种基于行像素灰度校正的不均匀光照图像增强算法,使用二次定位的阈值图像分割方法对柱状注塑工件进行了缺陷定位和分割.建立新的行像素灰度校正系数模型,对图像的每...     

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。     

一种基于局部复杂度的水下图像增强方法

因水下信道的特殊性及成像的复杂性,水下图像多呈现出对比度低、边缘模糊等缺陷.提出一种基于局部复杂度的图像增强算法并用于水下图像的增强,不仅锐化了目标边缘,还提高了图像整体对比度.由于局部复杂度对噪声不敏感,所以本算法还具有较好的抗噪性,实验结果表明,可以有效地增强水下图像.     

面向机柜表面缺陷检测的不均匀光照和低亮度图像增强方法

光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时,采集得到的机柜表面图像质量低,造成缺陷检测误差。为此,提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先,采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图,利用高斯尺度空间理论建立光照模型,实现不均匀光照去除;其次,研究图像的双曲正切曲线性质,通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强;最后,采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价,同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测,进行对比分析验证。实验结果表明,该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强,机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%,F值提高了21%。     

CCD像素响应不均匀的校正方法研究

在机器视觉的应用中,人们习惯认为CCD输出的像素灰度值反映了目标的图像信息,因此大多数情况中忽略了灰度值的标定,但由于CCD中存在的暗电流和像素的不均匀性,其上的每个像素在同一辐照度下形成的灰度值,并不相同,所以在光学精密测量过程中,需要对CCD各像素的灰度值进行校正,使其在相同辐照度下,输出确定的灰度值,以便反映目标的正确信息。文中通过对造成CCD像素灰度不均匀的原因详细分析,提出了一种基于最小二乘法的CCD非均匀的校正算法,该算法通过求取期望灰度值和辐照度的关系参数,推导出了像素的补正参数。仿真表明,该方法能有效地校正CCD像素的非均匀性。     

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...     

基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强

针对在低光照环境下拍摄的图像受光照强度的影响而导致图像质量差的问题,本文提出了基于双边滤波的MSR与AutoMSRCR算法融合的低光照图像增强算法。首先,在原始低光照图像的HSV颜色空间中针对V分量使用基于双边滤波MSR算法对亮度通道进行增强,得到保留原有色彩信息的亮度增强图像。然后,将此初始亮度增强图像运用CLAHE算法基于LAB颜色空间进行亮度通道细节增强,得到细节增强的图像。最后,采用AutoMSRCR算法对原始低光照图像进行处理,并与细节增强图像进行加权融合得到最终的增强图像。以UCIQE,AG,SD,IE为评价指标,将经过该算法增强的图像与MSR算法,MSRCR算法,CLAHE算法,改进GAMMA算法等进行比较。结果表明,使用该图像增强算法处理的图像效果最佳,UCIQE达到了0.472 1,AG达到了12.674 2,SD达到了0.263 2,IE达到了7.637 9。增强后的图像色彩信息更加丰富,图像更加清晰,图像对比度更好,图像的边缘纹理信息保留更完整,图像质量更高,本研究为低光照图像增强提供了一种可行方法。     

图像局部彩色化的全局扩展算法

提出了图像局部彩色化的全局扩展算法,在给样本块上色之后,将图像纹理特征和亮度统计值作为图像特征向量分量,用于建立与样本块的对应关系;利用图像邻域信息的偏度和峰度,根据样本块对整幅图像聚类;利用查找每个像素点邻域像素所属聚类域的方法确定此像素点所属聚类域,在对应样本块中选取最佳匹配像素,实现目标图像全局彩色化,使彩色化结果图像在不同颜色边界的过渡更加自然、平滑、流畅.     

Turbidity-adaptive underwater image enhancement method using image fusion

Clear, correct imaging is a prerequisite for underwater operations. In real freshwater environment including rivers and lakes, the water bodies are usually turbid and dynamic, which brings extra troubles to quality of imaging due to color deviation and suspended particulate. Most of the existing underwater imaging methods focus on relatively clear underwater environment, it is uncertain that if those methods can work well in turbid and dynamic underwater environments. In this paper, we propose a turbidity-adaptive underwater image enhancement method. To deal with attenuation and scattering of varying degree, the turbidity is detected by the histogram of images. Based on the detection result, different image enhancement strategies are designed to deal with the problem of color deviation and blurring. The proposed method is verified by an underwater image dataset captured in real underwater environment. The result is evaluated by image metrics including structure similarity index measure, underwater color image quality evaluation metric, and speeded-up robust features. Test results exhibit that the method can correct the color deviation and improve the quality of underwater images.     

结合偏微分方程增强图像纹理及对比度

针对图像获取过程中外界光照的非均匀性会使图像存在阴影区和高亮区,从而丢失图像细节的问题,本文结合偏微分理论,提出了基于直方图均衡化的偏微分图像增强方法.该方法首先将图像变换到梯度域,通过梯度场的变换得到新的梯度函数;然后应用最小二乘原理,对梯度场中变换后的图像进行重建以增强图像的纹理细节,表现原本不清楚的细节信息.另外,针对光照的不均匀特性,结合直方图均衡化,提出反均衡变换来增强图像的亮度和对比度.提出的算法采用有限差分法将图像离散化,并与热方程相结合,其计算简单,运行速度快,具有较强的灵活性和较广的应用范围.采用Visiual C++编程,对于大小为512 pixel×512 pixel的图像的处理时间为35 ms,达到了视频实时增强显示要求.     

升余弦变增益微视觉图像自适应增强与应用

微视觉系统中同轴光源和光学衍射的存在,使CCD相机获取的图像具有灰度值偏低、光照不均匀、动态范围大、对比度差以及微细结构丢失或无法辨识的缺陷。为改善图像质量,本文提出一种升余弦变增益子带分解微视觉图像自适应增强方法。该算法首先基于图像特性利用自适应Log增益对原图像进行增强,提高微视觉图像中亮暗区细节特征与背景的对比度;接着使用自适应升余弦卷积进行快速照度估计;然后对各通道的输出图像采用自适应变增益子带分解算法获取独立光谱子带;最后进行亮度校正、图像融合与色彩恢复。将该算法用于微位移测量系统中可使测量结果的相对误差小于20%;用于处理光照不均的图像可有效降低同轴光源靠近中心区域的亮度;此外,扩展至普通图像的处理中可提高对比度,改善细节特征。3组实验结果的平均图像质量相对提高率为81.46%,71.18%和93.75%;平均耗时为3.86s,0.24s和1.27s。     

一种改进的基于小波去噪和区域生长的彩色图像分割算法

彩色图像分割是彩色图像处理中的重要问题。传统的彩色图像分割都是基于灰度分割算法,而忽略了彩色的空间域视觉效果及噪声污染问题。文章提出一种新的基于小波去噪和种子区域生长的一种改进方法：首先,应用小波去噪技术,强化图像边缘特征,抑制噪声,提高原始图像的信噪比;其次,将RGB彩色图像转化到HIS空间进行边缘检测,对图像进行抖动处理以减少彩色图像中的颜色数目,然后对不同分量进行序列阀值分割;最后对分割结果再进行一种新的基于区域生长的颜色相似性的聚合。仿真结果表明该算法更加符合人眼的视觉特性。     

基于梯度先验的水下图像恢复

由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像呈现出强衰减、高噪声和色彩畸变等问题,难以满足视觉观察和图像分析的需求。针对这一问题,提出了一种基于梯度先验的水下图像恢复方法,用以提高水下图像质量。首先,根据水下成像特性,建立水下图像梯度先验,水下图像中目标反射信息(水下清晰图层)的梯度大于散射噪声信息(水下噪声图层);其次,根据水下成像模型,对上述梯度先验进行表征建模;最后,建立水下图像的梯度分布优化函数,采用半二次优化方法分离出目标反信息,作为水下图像恢复结果。以UEIB和RUIE数据集为实验样本,与近年来所提出的5种水下图像处理方法进行比较,方法在定性和定量两类评价中均获得了出色的处理结果,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和水下图像质量评价指标(UIQM)评价指标分别达到20.066 5、0.696 1和3.902 9,均优于对比方法。因此,该方法能够有效地抑制水下图像噪声,提高水下图像的信噪比、清晰度和对比度。     

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。     

Colorfulness Enhancement Using Image Classifier Based on Chroma-histogram

The paper proposes a colorfulness enhancement of pictorial images using image classifier based on chroma histogram.This ap-poach firstly estimates strength of colorfulness of images and their types.With such determined information,the algorithm automatically adjusts image colorfulness for a better natural image look.With the help of an additional detection of skin colors and a pixel chroma adaptive local processing,the algorithm produces more natural image look.The algorithm performance had been tested with an image quality judgment experiment of 20 persons.The experimental result indicates a better image preference.     

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。     

全局参数估计的水下目标偏振复原方法

水体介质对光的吸收和散射是导致水下成像退化的两大主要影响因素。针对水下目标成像,本文提出了一种全局参数估计的水下目标偏振复原方法,利用构建的精简水下目标偏振重构模型,通过自动估计全局最优偏振信息重构参数,复原出水下目标图像,降低水体对图像质量的影响。在估计重构参数的过程中,首先,采用偏振中值滤波方法和基于亮原色原理的方法,分别估算水下背景光偏振度信息和无穷远处水下背景光强值;再利用基于最小互信息原则对估计的背景光偏振度信息进行优化;然后采用水下目标偏振图像增强算法将得到的水下目标重构图进行细节增强处理,最终获得复原后的水下目标辐射信息图。实验结果表明,在性能评价指标方面,相较于水下原图和其他水下复原方法处理图,利用本文方法处理后所得的图像增强测量值EME平均提高了120%,图像质量得到了明显的改善。该方法解决了人工取景估计参数不佳的问题,提高了复原目标图像的对比度,可以用于浑浊水下的目标探测与识别。