基于LIP模型的低照度彩色图像增强新算法

针对低照度彩色图像色彩偏暗的问题,提出一种色彩恢复的彩色图像增强方法。该算法首先将RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,利用对数图像增强模型(Logarithmic Image Processing,LIP)对彩色图像的亮度分量进行非线性增强,其次利用正弦隶属函数将图像亮度分量由空间域映射到模糊域,并采用Pal增强算子对隶属函数值进行修正实现亮度分量再次增强。实验结果表明,新算法可以提高图像的整体对比度,增强图像细节,与人眼视觉相符合。     

基于同态滤波的彩色图像增强

给出一种基于同态滤波的彩色图像增强算法。引入新的传递函数,改进同态滤波算法,用以增强低照度彩色图像的RGB各分量;将RGB图像转换到HSV彩色空间,保持色度和饱和度不变,利用对比度受限自适应直方图均衡法对亮度分量进行变换和分段线性拉伸;将HSV图像还原为RGB图像,得到增强图像。仿真结果显示,所给算法在提升图像亮度的同时,能够增强图像细节。     

基于GIF滤波分解的低照度图像增强算法

针对常见的对比度增强方法在处理低照度图像时不能兼顾提升图像亮度、对比度,和增强细节的问题,提出基于引导滤波器(guided image filter,GIF)的低照度图像增强算法。首先将输入图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间;再利用GIF滤波器对图像进行图像分解,得到一个基本层和一个细节层;然后对基本层进行自适应Gamma校正,提高图像的整体亮度和对比度;再对细节层进行S型曲线增强,突出图像的局部细节;最后合成并恢复颜色,得到增强图像。将本文算法、全局Gamma校正、MSRCR 3种算法分别对低照度Bridge和Street图像进行处理,实验结果表明:本文算法能够在有效提升对比度的同时增强图像细节,提升了低照度图像的视觉效果。     

结合MCA与Retinex算法的低照度图像增强方法

针对低照度条件下获取的图像存在可见光照度低、噪声大等问题,提出了一种基于形态成分分析(MCA)和Retinex算法结合的低照度图像增强方法。首先,将低照度图像转换到HSV色彩空间,接着采用MCA将V分量分解为纹理和平滑部分;其次对平滑部分采用基于改进的多尺度Retinex算法和自适应全局色调映射进行增强,对纹理部分进行维纳滤波去噪后再进行Laplace算子锐化;然后MCA重建得到亮度增强图像,将其与H、S分量合并且转换到RGB色彩空间;最后采用自适应函数恢复色彩得到最终增强图像。实验结果表明,该算法能够有效改善低照度图像质量,提高图像亮度,更好地保留边缘、细节纹理和抑制噪声。     

基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法

针对低照度条件下采集到的图像存在亮度偏低、细节模糊等问题,通过分析传统Retinex理论在增强图像过程中的缺陷,提出了一种基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法。该算法首先将输入图像由RGB空间转换到HSV空间,提取亮度分量,实现三个通道的解耦合。然后根据零范数的梯度全局显著特性,定义了一个新的相对全变分正则项。接着在HSV空间下惩罚亮度分量,构建一种具有梯度稀疏的变分模型对亮度通道进行约束,并通过将控制因子扩张为多个尺度,形成多尺度变分约束,提升照度估计的准确度,使之更加符合光照分布特性。根据Retinex理论进行映射,获取亮度通道对应的反射图像。进而利用亮度通道不同尺度下的约束所对应的不同照度结果,分别提取图像的粗略细节、中等细节和精细细节,通过多尺度细节加权,对反射图像进行细节增强。最后,对照度图像进行伽马校正,与经细节提升后的反射图像重组并进行颜色空间转换得到输出的增强图像。通过实验对比表明,所提算法的增强图像有着更高的色彩丰富度和更低的色差水平,能够保持图像的自然度,提升图像的视觉效果。在均值、平均梯度和信息熵的表现上,相比原图均有大幅度提升,与现有的先进算法相比,平均定量指标在不同类型低照度图像的增强图像上均产生了较优的效果,且有着较快的运算效率。     

具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法

为了改善彩色眼底图像增强后颜色失真及采集过程所造成的对比度低、细节信息模糊甚至细节丢失的问题,提出一种兼顾颜色保真、亮度增强和细节增强相匹配的眼底图像增强方法.首先将RGB空间的眼底图像转换到HSV空间进行基于亮度的自适应幂律变换,以解决眼底图像亮度的平衡问题.其次,在Lab颜色空间中采用受限直方图均衡化方法提高眼底图...     

基于视觉阈值的结构相似度图像质量评价算法

针对空间域结构相似度测量(image measure of structural similarity,SSIM)没有考虑人类视觉系统亮度掩蔽和对比度掩蔽对视觉感知的影响,提出基于人类视觉阈值理论的结构相似度图像质量评价算法(visibility threshold SSIM,VTSSIM).通过计算局部标准方差,将图像分为平坦区域、细节区域和一般区域;基于图像视觉阈值的临界可视误差分布,确定平坦区域中的亮度掩蔽极端区域和细节区域中的对比度掩蔽极端区域;分别对这两个极端区域及其他区域进行视觉阈值加权处理,得到整幅图像的质量评价.结果表明,VTSSIM比SSIM更符合人眼视觉特性,尤其适合评价失真较小的图像.     

基于CLAHE变换的低对比度图像增强改进算法

在智能交通系统中,天气和光照是图像采集质量的重要客观条件,对后续处理及最终监管有不可忽视的影响。针对雾天和夜间等低对比度图像,提出一种基于有限对比度适应性直方图均衡化的改进算法。该方法首先进行RGB和HIS彩色空间转换,其次仅对亮度分量进行CLAHE变换和非线性拉伸,之后做RGB输出。实验结果表明,该方法在提高对比度同时,良好地保持图像的目标信息,能够提高后续识别和监管的有效性。     

基于RGB三分量亮度法线相似度的立体匹配算法

为了解决立体匹配算法中匹配精度不高的问题,在分析RGB彩色空间图像的光学特性的基础上,提出了RGB彩色空间R、G、B三彩色分量亮度法线的概念,并得出亮度法线反映了RGB图像像素三分量的高频信息的结论。为了获得双目立体图像间的精确稠密视差图,提出了采用RGB三分量亮度法线相似度来计算自适应权值的局部立体匹配算法,通过Middlebury测试平台与其他当前流行的立体匹配算法进行结果比较,实验结果显示,提出的算法得到了更加精确的匹配结果。     

基于人眼亮度感知的S型函数图像对比度增强算法

为了克服传统变换函数在低照度情况下的局限性,在间接对比度增强领域,提出了一种基于人眼亮度感知对比度灵敏性的S型函数。对于不同的图像亮度,存在不同的视网膜响应值,因此将人眼视网膜的对比度灵敏性建模为对数参数的指数函数。该方法以灵敏度模型作为Steven幂律的指数,推导出一个感知亮度的转换函数。同时还提出了一种参数优化方法,在保持输入图像的平均亮度和直方图的同时,保持信息损失最小。实验结果表明,该方法在保持输入图像平均亮度的情况下,具有更少的信息损失和更低的计算复杂度。在对比度增强、平均亮度保持和细节保持方面具有优势。     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

基于WLS的Retinex单幅夜间彩色图像增强方法

为了提高夜间可视效果,针对单幅夜间彩色图像,作者提出一种基于加权最小二乘(WLS)的Retinex增强算法.首先构造优化的颜色恢复函数,然后在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,根据夜间图像的亮度与梯度特性构建WLS框架对图像照度分量进行估计,获得仅包含物体本身特性的反射分量图像,通过颜色恢复函数与Gamma校正等操作进行颜色恢复与补偿,实现夜间彩色图像增强.实验结果表明:该算法增强效果显著,与其他算法相比,具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和较好保留边缘细节信息等能力.     

低照度下平面图像舒适色度范围测定方法

为提升低照度条件下图像的视觉效果,提出了一种新的平面图像舒适色度范围测定方法。建立低照度平面图像增强去噪模型,通过联合双边过滤算法求解该模型后,结合熵值图像补偿方法,补偿增强去噪后低照度平面图像细节,将处理完成图像的颜色空间由RGB转化为HSV,并区分图像色度H中的显著与非显著部分,经显著部分左右视图色度转化后,通过主观评分平面显著图,完成低照度平面图像舒适色度范围测定。实验结果表明：所提方法增强去噪后的低照度图像更加清晰、减轻了模糊现象,可实现平面图像的舒适色度范围测定,且测定误差低。     

数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出了一种局部分数阶微分增强图像算法。首先根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。     

基于清晰度的彩色图像量子增强算法

针对信息熵不能客观地反映图像清晰程度的不足,提出一种基于图像清晰度的量子增强算法。该方法首先将一幅由RGB空间表示的彩色图像转换为由HSV空间表示,其次根据相关灰度阈值函数对其亮度分量进行归一化处理,并采用量子衍生增强算法对其进行增强,在此基础上采用清晰度评价函数自适应确定本算法的灰度阈值参数,最后将增强后的HSV空间表示的图像还原为一幅新的RGB空间表示的彩色图像。实验结果表明,基于清晰度评价的彩色图像增强算法较信息熵函数准则有更好的图像增强效果。     

基于微粒群算法的彩色图像增强研究

在增强彩色图像问题中,把图像增强看作最优化问题,提出了一种基于微粒群算法的彩色图像自适应增强方法．将在RGB空间表示的降质图像转换到与人类视觉系统特性相适应的HIS颜色空间进行增强,提出了应用于亮度1分量的新的目标函数．使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全口函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理．仿真结果表明所提出的方法在自动拟合灰度的广义变换上有很好的性能,图像增强效果显著．     

基于广义模糊算子的射线检测焊接图像增强

针对射线检测焊接图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度同时较好保持边缘的问题,在分析传统模糊增强算法的基础上,引入广义模糊集合的概念．利用广义模糊变换范围大的特点,将图像映射到广义模糊空间,选用分段正弦函数作为模糊隶属度,提出一种适用于射线检测焊接图像的广义模糊增强算法．通过对焊缝图像进行广义模糊增强处理表明,该算法在增强对比度同时又可较好保持边缘．引入了模糊熵的方法来评价图像的增强效果,并对提出的正弦隶属度函数及广义模糊增强算子的特性进行了分析．