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。     

基于静电场中弹簧振子模型的对比度增强

基于灰度值的局部特性,提出了一种新的图像对比度增强算法。在图像平面与灰度值构成的三维空间内,运用弹簧振子模型对其进行建模,并确定模型的各个参数。对该算法进行对比验证,验证结果表明,该算法明显优于全局直方图均衡(GHE)算法,达到了很好的对比度增强效果。对增强效果给出了评价指标。     

基于直方图修正的图像增强算法

针对传统直方图均衡算法的不足,提出了一种直方图修正方法,抑制直方图中较大的计数值;添加与邻域存在一定灰度差值的条件计数值;引入均匀分布计数。将修正的直方图用于灰度和基于YCbCr颜色空间的彩色图像的均衡增强,实验结果表明,本算法在有效地增强了图像视觉效果的同时保持了图像的细节和色彩,能够获得满意的增强效果。     

基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法

分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度,最后通过实验验证了算法的有效性。     

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。     

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。     

基于二维灰度直方图的蚁群图像分割

提出了一种基于二维灰度直方图的蚁群图像分割方法。该方法基于二维灰度直方图 的灰度、邻域平均灰度及灰度频数进行蚁群模糊聚类,通过二维灰度直方图的一维最佳投影,设置精确的初始聚类中心来解决蚁群算法循环次数多、计算量大的问题;并针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发式引导函数进行了相应的修正。实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

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.     

一种基于双阈值红外图像增强新算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法.首先利用第一类灰度阈值,将图像分割成感兴趣的目标区及背景区两部分;然后根据各区域的特点,提取两部分局部直方图,并根据第二类阈值对各部分使用不同的算法进行修正,最后基于各自修正的局部直方图,在两部分灰度空间范围内进行直方图均衡化.实验表明,该算法克服了直方图均衡化对背景和噪声增强过度的问题以及基于直方图单一阈值的增强算法不具有普适性等缺点.实验证明,该算法对红外图像增强后,图像对比度和信噪比都大幅提高,具有较强的实用价值.     

结合邻域信息的改进抑制式FCM图像分割方法

针对模糊C均值聚类(FCM)算法在含噪声图像分割中存在的运算开销大、收敛速度慢等不足,在抑制式RC-FCM算法的基础上提出一个结合邻域信息的改进抑制式FCM算法,算法通过构建图像灰度及邻域信息的二维直方图设定聚类样本空间和初始聚类,根据样本到聚类中心的最大和最小距离动态设定抑制因子,再通过改进的最小抑制FCM算法实现图像分割.实验表明改进算法不仅能够提高FCM算法的聚类速度,而且提高了对噪声图像的分割精度.     

基于区域灰度极小值的网孔织物图像分割算法

针对网孔织物图像的对比度低和噪声点多而导致分割结果中存在网孔连在一起和残缺等问题,提出一种基于区域灰度极小值的分割算法以期提高网孔的分割精度.首先利用高斯金字塔缩放和直方图均衡化算法处理图像以增强图像的纹理轮廓和明暗对比度.然后采用一种基于区域灰度极小值的分割算法以解决仅仅依靠灰度值大小而无法正确分割网孔的问题.最后采...     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

Bi-histogram equalization using two plateau limits

Histogram equalization is an effective method for contrast enhancement on images, but it suffers from some problems such as the tendency to change the mean brightness, loss of information and the introduction of saturation levels which causes an unnatural appearance in the resulting image. Due to the aforementioned problems, a variety of histogram equalization methods have been developed in order to preserve the image brightness, thus avoiding saturation levels that cause loss of information. In this paper, the bi-histogram equalization using two plateau limits (BHE2PL) for histogram equalization is proposed. BHE2PL divides the global histogram into two sub-histograms; then, each sub-histogram is modified by two plateau limits in order to avoid over-enhancement of the image. Experimental results indicate that the BHE2PL method exhibits a better mean brightness preservation compared to methods found in the state of the art; in addition to also presenting a reasonable computation time.     

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.     

基于图像序列分析的全局直方图均衡

针对传统直方图均衡算法的不足，如增强过度，均值漂移和细节丢失等，本文提出了一种基于图像序列分析的全局直方图均衡算法。受到CLAHE的启发，本文设计了两种数学模型。图像渐变模型将输入的单张图像输出为质量渐变的图像序列；再根据序列图像的统计指标，经过混合优化模型计算出最优控制参数。为了提升主观感知效果本文提出了一种直方图后处理方法，最后根据修正后的的直方图进行均衡化处理。实验结果表明:本文算法的结果图像具有较好的主观感受度和客观评价值，并且优于近年来提出的直方图均衡改进算法。      

暗背景下低灰度图像的实时增强

灰度图像由于光照等原因往往存在着较暗区域,并且这些区域的图像细节无法直接识别。针对这种现象,提出了一种基于局部统计增强的改进算法,并有效结合子块部分重叠的思想,实现了暗背景下低灰度图像的实时增强。与传统直方图均衡化增强方法相比,该方法保留了较亮区域的视觉特性,且对噪声的增强相对较弱。在TMS320DM642实时图像处理系统上的验证结果表明,该方法能取得非常好的显示效果,并且处理时间为每帧8ms左右,完全满足实时性要求。     

Contrast enhancement by modified octagon histogram equalization

Histogram equalization is the common method used for contrast enhancement. The mean brightness of the image is adjusted to middle of the permitted range and hence is not suitable for consumer electronics products. A novel contrast enhancement method using modified octagon histogram equalization is developed to overcome the drawback of conventional technique for gray scale images. The proposed algorithm is applied for boat image, microstructure of steel and human head. The contrast enhanced out of the images mentioned is obtained, and the efficiency of the algorithm is evaluated. Simulation results shows that the proposed method can enhance the different types of images effectively. Besides, the proposed contrast enhancement method using modified octagon histogram equalization has comparable performance with black and white stretching and adaptive histogram equalization.