AMSR与SVM相结合的人脸识别方法

为解决在复杂光照条件下的人脸识别问题,提出一种自适应多尺度Retinex(AMSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法;首先,针对多尺度Retinex(MSR)只能处理光照均匀图像的缺点,提出了AMSR算法,该算法在MSR基础上增加了全局非线性对比度增强方法,使图像的灰度能够根据人脸图像的明暗度进行全局自适应调整,实现了各种光照条件下的人脸图像预处理;然后利用SVM多分类算法对人脸图像进行分类;在人脸库的实验结果证明了AMSR+SVM人脸识别算法的有效性。     

基于Multi-Scale Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断.     

基于多尺度稀疏表示的图像融合方法

针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法.充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏表示有效结合;待融合图像在小波解析域中进行小波多层分解,对每个尺度的特征运用K-SVD (kernel singular value decomposition)多尺度字典进行OMP (orthogonal matching pursuit)稀疏编码,并在小波域中各个尺度中进行融合.实验结果表明,与传统的小波变换、轮廓波变换、稀疏表示融合算法相比,该算法更能保证图像局部特征的完整性,实现更好的性能.     

基于改进MSR滤波算法的X光图像增强

工业中用于无损检测的X光图像存在信噪比低、清晰度差、对比度低等缺点。为改善X光图像质量,提出一种改进的多尺度 Retinex滤波(MSR)算法。将原始图像进行小波分解,在低频子带上进行MSR滤波,在高频子带上进行阈值滤波,实现图像重构。实验结果表明,改进MSR算法能同时达到图像增强和去噪的效果。     

一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于大气的散射作用,导致图像的内容模糊不清,对比度下降,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。通过改进大气物理退化模型,在多尺度Retinex算法MSR(Multi-Scale Retinex)的基础上,提出一种新的去雾方法。该方法根据雾天成像机理对图像建立模型,再根据MSR算法对建模后的图像进行处理。实验表明,该方法能有效去除雾化效果,实现彩色退化图像的复原。     

多尺度Retinex算法在简牍图像增强中的应用

简牍图像增强是简牍文字修复和文字信息提取最为关键的一个步骤.以长沙简牍博物馆收藏的简牍文物为实物模型,以该馆提供的简牍数字图像为研究对象,提出了基于多尺度Retinex(MSR)算法的简牍图像增强方法,论述了本算法的原理及实现方法.采用MSR算法来消除光照对简牍图像的退化影响,以达到增强图像暗区细节信息的目的;同时针对MSR输出图像偏暗,提出了直方图拉伸算法.试验结果表明:本算法能够提高简牍图像对比度的同时,能显著地增强图像暗区的细节信息并且使简牍图像具有较好、较高的色彩保真度.本方法克服了目前常规的图像增强方法的不足,能够满足简牍考古人员的要求.     

基于支持向量机的人脸识别技术研究

研究人脸识别优化问题,不同程度光照对人脸图像的采集具有不利影响,使图像中包含一些噪声信息,而当前人脸识别算法没有考虑不同程度光照对人脸图像的影响,仅在光照变化不大时,识别正确率高.为了解决光照条件对人脸识别不利影响,提高脸识别正确率,提出一种多尺度Retinex( MSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法(MSR - SVM).MSR - SVM首先采用MSR对人脸图像进行预处理,消除光照变化的不利影响,然后采用PCA提取人脸图像特征,消除一些噪声信息,最后利用SVM分类算法对人脸图像进行分类.采用Yale人脸库对MSR - SVM算法进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法可以消除光照变化对人脸识别不利影响,加快了人脸识别速度,提高了人脸识别正确率.     

低照度图像增强算法

针对多尺度Retinex算法(MSR)以及其它图像增强算法处理后的图像峰值信噪比较低的缺陷,本文提出结合Retinex理论,根据照射分量和反射分量的特性,对二者分别采用不同的非线性函数进行调整来提高图像的对比度和增强图像细节,并在低亮度区域进行噪声抑制的方法。实验结果表明,在HSV和RGB彩色空间,运用本算法处理在低照度情况下的图像,处理后图像的峰值性噪比以及对比度高于其他算法,并且处理速度也快于MSR算法。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点．因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理。当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Rednex（MSR）算法。这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理。此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等。为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果。实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点,因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理.当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Retinex(MSR)算法.这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理.此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等.为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果.实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法.     

基于CUDA的并行多尺度Retinex视频增强算法

多尺度Retinex图像增强算法增强效果明显,被广泛应用于图像和视频的增强处理中,但复杂的计算量限制了其在实时性应用中的推广,对于高清及多路视频的处理更是如此,因此研究其高速并行算法具有重要意义。本文以通用型GPU为基础,提出了一种基于CUDA的多尺度Retinex实时视频增强并行算法。根据算法各模块的耦合性将计算复杂的高斯滤波、对数空间差分及动态范围压缩等模块采用CUDA并行处理的方式实现,并利用视频序列之间的相似性降低多尺度Retinex算法的参数更新频率,以节省大量的计算耗时。实验结果表明所提算法能显著提高计算速度。     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。     

基于CUDA的多尺度Retinex图像增强算法实现

多尺度Retinex图像增强是一种基于色彩恒定理论的图像增强算法,算法增强效果好,但随着图像分辨率的提高计算时间显著增加。分析并利用计算统一设备架构(CUDA)图形处理器(GPU)的并行处理特性,提出了一种基于CUDA的多尺度Retinex图像增强并行算法,将多尺度高斯滤波、对数空间差分和动态范围压缩等计算非常耗时的模块采用并行方式放在GPU中进行计算。实验结果表明所提算法能显著提高计算速度,随着图像分辨率的增加,最大加速比超过100倍。     

用于低照度图像增强的自适应颜色保持算法

视频监控、场景恢复等领域中低照度图像噪点多,亮度低,可视效果差,而现有的图像处理技术容易出现颜色失真、光晕色块严重。为解决这一问题,根据韦伯-费希纳定律,把图像的像素点转换到对数空间,自适应获得符合视觉系统特点的预增强图像;再根据多尺度视网膜算法,分别计算与增强图像的R通道在三个尺度上的平均高斯滤波结果,获得入射光估计,把对数域的自适应增强图像像素值与入射光估计的差值作为多尺度视网膜算法的结果图像。进一步处理结果图像,将其RGB通道按照预增强图像中的颜色比例关系映射到0~255的范围;最后融合三个通道获得最终图像输出。通过图像质量的评价对比,该算法对不同低照度场景图像的增强结果,在对比度、色度保持等方面优于MSR、MSRCR和MSRCP算法。实验证明该算法在低照度图像的恢复和色度保留等方面有较好的效果,在增强视频监控的有效性等方面有较好的应用价值。     

基于小波域信息融合的MSR改进算法

针对MSR(multi-scale Retinex)算法对雾天彩色图像增强时,不能同时有效地保持细节增强与色彩保真的问题,通过将基于小波变换域的信息融合策略取代MSR算法中线性加权策略,提出一种新的MSR改进算法。融合的基本思路是：首先将待融合图像经四层小波分解,然后将高频分量取绝对值最大值来突出图像的细节,低频分量采用基于局部方差的技术调节色彩,实现保真的效果。通过主观观测和客观评价表明：在对雾天图像进行增强时,MSR改进算法比传统的MSR算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果。     

一种新的低照度彩色图像增强算法*

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。     

基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法

为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个 部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实 验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。