基于Retinex的视频自适应增强算法

Retinex算法是图像增强的常用方法。基于Retinex理论提出一种新的视频光照增强算法,结合图像全局及局部灰度特性引入补偿系数,增强暗区域光照的同时克服了传统算法处理后的人工痕迹,使处理结果更加自然;同时,算法用引导滤波估计照度图像,在避免光晕现象的同时可以加快算法处理速度。实验结果表明,该方法简单有效,视觉效果提升显著。     

引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强

针对采用红外成像仪获取红外图像边缘模糊、对比度差等缺点造成图像视觉效果差、质量低等问题.以多尺度Retinex算法为框架,依据引导滤波保边和梯度保持性,提出引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强方法.首先,用引导滤波替换MSR算法中的高斯滤波来估计照度分量.其次,将照度分量经过对数变换处理,执行低...     

基于亮度通道细节增强的低照度图像处理

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法.首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像.然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像...     

消除光晕和细节增强的多尺度Retinex红外图像增强

针对传统Retinex算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点,本文提出一种消除光晕和细节增强的Multi-scale Retinex(MSR)红外图像增强算法。首先,以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益,然后,采用改进的引导滤波核函数估计照度分量,在对数域对多尺度Retinex数学模型求解,获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后,为进一步增强细节和提升亮度,对反射分量依灰度等级进行自适应增强,并通过偏移调整和Gamma校正改善图像亮度,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法相对其它的Retinex增强算法,可有效地消除光晕现象,突出细节,可获得视觉效果良好的增强结果。     

引导滤波与像素重分布的低照图像增强

针对现有的图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度低等缺陷,提出了一种引导滤波与像素重分布的低照图像增强算法。方法充分利用引导滤波的边缘保持特性,用引导滤波对光照图像进行估计,然后对光照图像的像素进行相对均匀重分布,全面提升光照图像的亮度与对比度。最后将像素重分布增强处理后的光照图像和反射图像作反Retinex变换,得到最后的增强图像。实验结果证明,相对现有的图像增强方法,本文方法具有更优的图像增强效果,图像对比度与纹理结构更清晰。     

基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强

利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性,提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强算法。首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计,生成光谱不重叠的Retinex子带,然后对各个子带进行自适应增强,最后将各个增强后的子带加权融合。实验证明,该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节。     

多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法

为了获得更加理想的图像增强效果,针对Retinex算法存在的“光晕伪影”现象,提出了一种多尺度Retinex和双边滤波相融合的图像增强算法.首先对多尺度Retinex算法的对数函数进行改进,拓宽图像的灰度范围,然后采用双边滤波算法对图像反射分量进行处理,消除光照变化不利影响,提高图像的对比度和清晰程度,最后采用伽玛函数对图像亮度进行校正,保持图像细节信息.实验结果表明,无论是主观视觉效果和客观质量,本文算法的性能均要优于多尺度Retinex算法,可以有效消除“光晕伪影”现象.     

改进直方图均衡和Retinex算法在灰度图像增强中的应用

为了提高光照条件变化下的图像增强效果,提出一种改进直方图均衡和Retinex算法的图像增强方法。对于待增强灰度图像,通过理想低通滤波获得图像低频分量,采用改进直方图均衡进行动态范围优化,利用引导图像滤波代替Retinex算法的高斯滤波对图像的高频分量进行估计,并对估计的结果进行线性放大处理。实验结果表明,相对单尺度和多尺度Retinex算法以及改进的直方图均衡化算法,本文方法从主观和客观评价方面都获得了更好的图像增强效果,有效提高了图像的视觉效果和可懂度,并具有较强的鲁棒性。     

基于自动色阶和多尺度Retinex彩色图像增强算法

为了解决多尺度Retinex算法(MSR)在增强光照不均的单彩色图像时出现的细节模糊、颜色失真的问题,提出一种基于自动色阶和多尺度Retinex算法(Auto-colorMSR)。对图像进行双边滤波去噪,利用添加光照参数调节的MSR算法对去噪图像进行增强,并通过自动色阶进行色彩恢复得到增强图像。实验结果表明,提出的算法优于传统算法,图像增强后具有更好颜色保真和边缘细节保留特性。     

基于同态滤波和Retinex的图像去雾算法

传统的Retinex算法在图像去雾时均假设光照是平缓变化的,在处理光照不均的图像时,易出现光晕现象。针对这一问题,本文提出一种改进的同态滤波算法用于校正图像的光照,可对图像中亮度差异较大的区域进行不同程度的滤波;经光照校正的图像再采用Retinex算法进行图像去雾,可避免光晕现象。实验结果表明,本文方法可有效消除光照不均的雾霾图像所出现的光晕现象,且去雾效果优于传统的Retinex算法,时间复杂度低于Meylan算法。