保持图像亮度的局部直方图均衡算法

现有的局部直方图均衡算法用于图像的对比度增强时,输出图像的亮度与输入图像无关.由于图像增强的很多实际应用需要保持原始图像的亮度,为此提出一种新的局部直方图均衡算法.以子块部分重叠的局部直方图均衡算法 (POSHE)为基础,改进其对子块图像的均衡方式:根据亮度均值对子块图像进行递归分解,得到一系列不同灰度范围的子图像,然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均衡,最后合并这些子图像的均衡结果.实验结果表明,这种局部直方图均衡新算法既能充分增强图像局部细节,又能保持输入图像的亮度,且亮度的保持程度可由用户进行控制.本文算法使所增强的图像具有更加自然的视觉效果,能更好地满足消费类电子工业对图像对比度增强的应用要求.     

An image pixel based variational model for histogram equalization

In this paper, we develop an image pixel based histogram equalization model for image contrast enhancement. The approach is to propose a variational model containing an energy functional to adjust the pixel values of an input image directly so that the resulting histogram can be redistributed to be uniform. This idea is different from existing histogram equalization algorithms where a histogram based on the input image is constructed, a mapping is determined to output a uniform histogram and then the pixel values of the input image are adjusted based on the mapping. In the variational model, a mean brightness term is incorporated to preserve the brightness of the input image, and a geometry constraint can also be added to keep the geometry structure of the input image. Theoretically, the existence of the minimizer of the proposed model, and the convergence of the proposed algorithm are given. Experimental results are reported to demonstrate that the performance of the proposed model are competitive with the other testing histogram equalization methods for several testing images.     

The study of logarithmic image processing model and its applicationto image enhancement

Describes a new implementation of Lee's (1980) image enhancement algorithm. This approach, based on the logarithmic image processing (LIP) model, can simultaneously enhance the overall contrast and the sharpness of an image. A normalized complement transform has been proposed to simplify the analysis and the implementation of the LIP model-based algorithms. This new implementation has been compared with histogram equalization and Lee's original algorithm.     

Dark satellite image enhancement using knee transfer function and gamma correction based on DWT–SVD

In this paper, an improved and simple approach for enhancement of dark and low contrast satellite image based on knee function and gamma correction using discrete wavelet transform with singular value decomposition (DWT–SVD) has been proposed for quality enhancement of feature. In addition, this method can also process the high resolution dark or very low contrast images, and offers best enhanced result using tuning parameter of Gamma. The technique decomposes the input image into four frequency subbands by using DWT and estimates the singular value matrix of the low–low subband image, and then compute the knee transfer function using gamma correction for further improvement of the LL component. Afterward, processed LL band image undergoes IDWT together with the unprocessed LH, HL, and HH subbands to generate an appropriate enhanced image. Although, various histogram equalization approaches has been proposed in the literature, they tend to degrade the overall image quality by exhibiting saturation artifacts in both low- and high-intensity regions. The proposed algorithm overcomes this problem using knee function and gamma correction. The experimental results show that the proposed algorithm enhances the overall contrast and visibility of local details better than the existing techniques.     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法。首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像。实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善。     

基于CLAHE和top-hat变换的手背静脉图像增强算法

为了克服光强,手背厚度对手背静脉图像的影响,提出一种新的手背静脉图像增强方法,对比度受限的局部直方图均衡（CLAHE）和tophat变换相结合的方法。在进行CLAHE处理的基础上,利用tophat变换提取图像的波峰和波谷,并将提取的波峰和波谷进行直方图修正,拉开灰度分布,再与之进行加减运算。实验表明,该算法能得到很清晰的增强效果。     

一种基于区域分割的直方图均衡算法

红外原始图像对比度低，动态范围高，而且不同场景信号动态范围不一样，为了得到更好的图像效果，需要对红外图像原始数据进行灰度变换。本文针对全局直方图均衡增强算法的不足，提出了一种基于区域分割的直方图均衡增强方法。通过将图像分割成多个区域，每个区域分别做直方图均衡，然后通过线性插值对图像做像素重构，有效地改善了红外热成像系统的图像质量，对比度和图像细节信息得到很大的增强。该算法易于在FPGA中实现，且取得了较好的效果。     

一种自适应红外图像增强新算法

针对红外图像经直方图均衡后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题,提出了一种新的红外图像增强算法——双阈值区分增强算法.该算法首先在原始图像直方图中剔除截断阈值以下的冗余灰度级,接着根据重建直方图的包络确定分界阈值用以区分背景和目标,最后对背景进行直方图均衡处理,对目标进行局部对比度增强及线性灰度变换处理.算法定义了一个自适应参数来适当地抑制背景和噪声,并放大目标细节.相对于传统的直方图均衡算法,所提算法能在增强整体对比度的同时保留图像细节,并且计算量小、实时性好.     

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。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

基于亮度均值的动态直方图均衡算法

基于子行驱动下的图像显示因低灰阶数据的丢失造成图像对比度的下降,直方图均衡算法是一种常用的提高图像对比度的增强方法,但由于均衡化后的亮度饱和效应,增强后的图像不适于应用于电子显示设备.因此提出一种基于灰度级频数,亮度均值为强调因子的动态直方图均衡算法,在提高图像对比度的同时,保持均衡前后图像的亮度稳定性.     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于小波和灰度形态学的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出了一种基于小波变换和灰度形态学的红外图像对比度增强的算法,对红外图像进行小波分解后,利用灰度形态学对低频系数进行对比度增强,同时计算局部阈值,并利用确定的阈值对小波系数进行去噪处理,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效的提高了目标的对比度,同时突出了目标的细节信息,算法在性能优于传统的中值滤波与直方图均衡法相结合、维纳滤波与灰度变换法相结合的对比度增强算法。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。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既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

基于超声测井图像的动态直方图均衡算法研究

超声测井图像低亮度低对比度区域的图像,采用常规直方图均衡算法进行图像增强无法很好的突出局部细节。为了解决这个问题,提出一种动态直方图均衡的图像算法对测井图像进行增强的算法。该算法的直方图是根据被均衡图像数据所在井段位置上下一个局部范围内进行统计,从而保证对每个深度的图像都尽可能均衡到最佳。实验结果证明,该算法较常规直方图均衡算法能更好的局部增强实际测井图像,对测井资料的处理具有很重要实际意义。     

Intensity surface stretching technique for contrast enhancement of digital photography

In this paper we propose a contrast enhancement technique which stretches the intensity surfaces of an image to improve the quality of a digital photo. The proposed method enhances the contrast of an image by stretching the intensity surface of the original image to the maximum range of the output image. This is done in proportion to the distances between the original intensity surface, and the upper and lower intensity surfaces respectively. The upper and lower intensity surfaces are generated adaptively from the original intensity surface by gaussian smoothing and gamma transform. In our experiments, digital color images in a variety of illumination conditions were used, and the proposed method was compared with other algorithms such as histogram stretching, histogram equalization, gamma correction, and retinex. From the results of the experiments, it was proven that the proposed algorithm further enhanced the contrast more than other methods and resulted in a more natural image without deterioration of gradation.

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.     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

基于最大熵模型的双直方图均衡算法

为改进亮度保持双直方图均衡算法的不足,提出基于最大熵模型的动态范围优化方法,扩展了双直方图均衡算法的应用范围,使之不仅适用于正常亮度图像,对低照度及高亮图像也能取得较好的效果.算法首先选用大津法确定直方图数据分割点;然后对初始直方图进行预处理;根据所提出的最大熵模型确定最佳的动态范围分割点;最后进行双直方图均衡得到增强图像.本文选取多个图像数据库进行测试,并与BBHE（Brightness preserving Bi-Histogram Equalization）、BPCLBHE（Brightness Preserving and Contrast Limited Bi-Histogram Equalization）、ESIHE（Exposure based Sub Image Histogram Equalization）和DRSHE（Dynamic Range Separate Histogram Equalization）进行比较,同时将信息熵、对比度和NIQE（Natural Image Quality Evaluator）作为客观评价指标.实验结果证明,本文算法对各类图像均具有较好的主观视觉效果和客观评价指标,在保留细节的同时兼顾了对比度的增强.