基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法

利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。     

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。     

基于改进引导滤波分层技术的红外图像增强算法

针对高动态范围红外图像在压缩显示过程中容易出现对比度低、细节模糊,以及传统增强算法在处理连续多帧的红外图像时亮度跳变的问题,提出了一种基于改进引导滤波分层技术的红外图像增强算法。该算法使用改进引导滤波对图像进行分层,从而得到质量更高的原始细节层,并使用噪声掩膜技术对其去噪;基础层使用改进的直方图均衡算法提升对比度;增强后的基础层与细节层加权融合,再通过基于神经网络的自适应伽马校正得到亮度恒定的增强图像。实验表明,相较对比算法,该算法在平均梯度上提升了2.8左右、在对比度增强测量指标上提升了10左右,同时使帧间亮度方差下降到了0.1,说明该算法具有较好的细节增强效果和亮度稳定性。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于改进加权引导滤波的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、细节不清晰等问题,提出一种基于改进加权引导滤波的红外图像增强算法.首先将原图与梯度图叠加构建引导图像;其次利用canny算子修正边缘权重因子实现保边滤波;然后依据模糊理论设计模糊集增强算法增强图像细节信息;最后应用BM3 D去除图像噪声,得到最终增强图像.经对比实验验证,该算法可以有效地提升图像对...     

基于自适应动态范围CLAHE的雾天图像增强

针对雾天图像对比度低、细节模糊的问题，提出了一种自适应动态范围CLAHE的雾天图像增强算法。引入自适应参数T1和T2自动调整图像重分配的范围，对传统的CLAHE进行改进，结合同态滤波改善图像过亮、过暗区域；原始图像通过多尺度细节增强算法进行细节增强处理；将处理后的细节图像与同态滤波处理后的结果相结合，达到图像对比度和细节增强的目的。通过信息熵、局部对比度、平均梯度和运行时间4种客观评价指标对图像结果进行对比分析，主观与客观测试结果表明，所提算法可有效增强图像对比度、凸显细节信息，便于雾天图像信息的提取。     

一种高动态范围红外图像增强技术

非制冷红外焦平面图像存在对比度低、分辨率低、细节信息不全、视觉效果差等缺陷,实际应用中需要增强红外图像以改善其质量。一种基于线性映射与直方图均衡化加权结合的高动态范围红外图像增强技术,通过线性映射对红外原始图像做图像增强,保存数据,再利用直方图均衡化算法对红外原始图像做图像增强,选取适当的权值,将增强后的图像加权结合,得到最终图像。重点分析了传统线性映射与直方图均衡化的原理与处理方法,通过多幅高动态范围场景的红外图像的处理比较,表明该算法操作简单,且处理后效果显著,可用于实时增强。     

基于引导滤波分层的宽动态范围红外图像细节增强算法

针对宽动态范围红外图像在视觉效果方面出现的对比度低、细节信息不凸显及整体清晰度较差问题,本文提出了一种基于引导滤波分层的宽动态范围红外图像细节增强算法。该算法采用方差决策加权引导滤波对原图作分层,得到了更接近原图的基础层和更精细的细节层。为提高基础层的对比度,首先改进CLAHE的全局剪切点提升增强效果,然后基于AC视觉显著模型指导全局和改进局部直方图的融合,合理兼顾了图像背景和目标;为有效加强细节信息,基于多尺度加权引导滤波得到了信息更全面的新细节层,接着采用梯度域导向滤波对其消噪,再由Sigmoid函数压缩强边缘并突显细微目标,最后将两层信息融合并输出。实验结果表明,该算法在主观视觉和定量指标上均强于对比算法,且自适应强,鲁棒性好。     

一种新的红外图像细节增强算法

红外成像系统在数字化时使用14位(或16位)数据来量化一个像素,具有动态范围大、含噪多和对比度低等特点,因此在进一步处理之前往往需要进行必要的增强。目前常用的红外数据增强都是基于普通方法压缩至8位后完成,许多细节信息已在压缩过程中损失,因而增强效果有限。本文把增强过程放在从14位到8位的压缩过程中,提出一种双域滤波及改进的最值归一化对比度增强算法的红外图像增强方法。首先使用双域滤波将原始14位图像的细节部分与基本部分分开,压缩基本部分的动态范围、保留或增强细节部分,然后使用改进的最值归一化方法增强图像对比度,最终得到可以在普通显示器上处理的8位图像数据。该方法在压缩红外图像数据宽度的同时保留了细节信息,取得了良好的实验结果。     

基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵（IE）,熵增强（EME）和平均梯度（AG）3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。     

一种基于同态滤波的红外图像增强新方法

针对红外图像分辨率低,对比度低,噪声大等不足,提出了一种基于同态滤波的红外图像增强新方法。这种方法首先用自适应中值滤波对红外图像进行去噪,保证噪声不被增强;然后利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强。为了克服同态滤波结果所存在缺陷,最后联合使用限制对比度自适应直方图均衡进一步调整图像的动态范围。实验结果验证本文方法对红外图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法.该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配.实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果.     

图像通信中一种低照度彩色图像增强算法

针对低照度彩色图像细节模糊、亮度不高等问题,提出一种新的彩色图像增强算法。首先引入新传递函数改进传统同态滤波,然后,在RGB色彩空间上,分别对R、G、B分量用改进的同态滤波和对比度受限自适应直方图均衡（CLAHE）进行增强。接着,转换到HSV色彩空间,用非线性函数对亮度进行光照补偿,对饱和度进行1.5倍拉伸。最后恢复图像色彩信息。实验结果表明,新算法在保持图像细节的同时能够增强图像对比度,使图像清晰度更高。     

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度,提出基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进(frequency tuned,FT)结合的红外与可见光图像融合算法.首先,对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图...     

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。     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法。对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像。综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果。