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.     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

基于广义直方图均衡的图像增强新方法

针对传统直方图均衡方法进行图像增强时导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了广义直方图均衡图像增强方法。传统直方图是基于整数1进行计数的,广义直方图将整数1分解成2个值:分数和余数,通过对每个灰度级累计分数值和在所有灰度级均匀分配余数值生成。由于分数值控制着广义直方图均衡的效果,图像中不同特性区域应该具有不同的分数值,给出了基于局部复杂度计算的分数值求取方法。实验结果表明本方法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节和过分放大噪声的不足,是一种有效的图像增强方法。     

基于空间分布的红外图像直方图均衡算法

随着非制冷焦平面阵列(UFPA)红外探测器的日益成熟，红外热成像技术越来越广泛应用于公安、消防、军事、医学、监控等领域。红外图像直方图分布集中，对比度低并通常伴有大量散粒噪声，需要处理以改进视觉效果。文中提出一种基于空间分布的图像直方图均衡算法，在图像增强同时又适当抑制噪声提升，实验表明该算法优于HE、PE、HP等算法，并具有较快的计算速度。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

采用聚类分割和直方图均衡的图像增强算法

针对现有直方图均衡化算法难以兼顾图像细节增强和噪声抑制问题,提出了一种基于聚类分割和直方图均衡的图像增强算法。引入模糊C均值聚类(FCM)算法将低通滤波后的图像分成若干类,并利用原图的边缘信息和形态学操作修正聚类结果;根据各类的均值和标准差确定映射后的动态范围,对其进行直方图均衡化处理;采用平滑滤波方法消除类间的边界效应。实验结果表明:经过该算法处理后的图像,对比度得到明显增强,噪声得到有效抑制。该方法不但可用于图像增强,还可用于图像动态范围压缩,具有广泛的应用前景。     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于改进直方图的红外图像增强方法

为了能在动态范围压缩的同时增强红外图像的对比度,提出了一种基于Sobel梯度直方图均衡算法（gradient histogram equalization,GHE）。与以往的直方图均衡化（histogram equalization,HE）方法不同,该方法自适应地为图像强梯度的灰阶分配高对比度,保留并增强16 bit图像中更多的细节。随后使用双Gamma映射对映射曲线进行调整,有效地抑制图像亮部的过曝现象,同时提高暗部的细节。该方法相比于传统的直方图均衡化算法在暗区细节处理、过曝抑制、对比度增强等方面都有较好的效果。     

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.     

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.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

用于红外图像增强处理的改进型POSHE算法

为了解决用POSHE算法对红外图像进行增强处理时存在的过增强等问题,提出了一种基于最优灰度分布拟合的直方图变换方法,并通过MATLAB仿真对其进行了试验验证。结果表明,该方法不仅可以有效缓解过增强问题,消除经POSHE算法处理后产生的块效应现象,而且还可以抑制制冷型红外探测器的"冷反射"图像。本文方法在增强红外图像对比度的同时,能够有效保留红外图像的整体信息,并且具有较好的视觉效果。     

一种新的红外图像增强算法

针对传统红外图像增强容易丢失细节这一缺陷,采用基于分频的同态滤波与奇异值分解相结合的方法,对红外图像进行增强。在同态滤波的基础上,用高通滤波将其在频率域分成高频和低频,分别对高频和低频进行处理,高频通过线性增强,低频先经过奇异值分解,而后加入噪声处理,改变其奇异值,得到新的奇异值矩阵,最后对低频进行灰度调整再加上高频处理红的图像相加得到最后的增强后的图像。通过仿真,对比传统图像增强,该方法处理在峰值信噪比和均方值两方面均有改善。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.     

一种新的自适应红外图像增强算法

传统的直方图均衡和灰度变换增强算法,不能针对红外图像的目标进行有效地增强.鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法.该算法通过对原始图像的直方图进行自适应双阈值映射和欠采样投影处理,实现了对图像灰度级的重新分配;在减少冗余灰度级的基础上,有效拓宽了目标部分占据的动态范围,既提高了目标与背景间对比度又突出了目标细节层次.     

一种自适应红外图像对比度增强算法

针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。     

一种红外图像自适应对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果.