融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究

针对雾天时图像退化严重,对比度低的问题,提出了一种改进算法。从时频分析的角度出发,将同态滤波算法中的傅立叶变换用快速小波变换代替,然后在变换域内用改进的滤波器对小波系数进行处理,从而达到增强雾天降质图像的目的。实验结果表明,改进算法能够有效校正雾天图像光照,保持图像原有信息不丢失,增强图像的对比度,使处理后的图像更具有可视性。     

CT图像增强算法

采用同态滤波,以及基于图像平均能量梯度对比度限制自适应直方图均衡化和中值滤波对CT图像进行增强处理.将该算法应用在几类典型的CT图像上,并进行了有效性分析.     

一种雾天监控视频图像增强处理算法

针对雾天条件下监控系统视频图像退化严重的问题,提出一种基于YUV色彩空间直接增强的雾天监控视频图像增强处理算法,首先对亮度分量采用多尺度Retinex理论进行增强处理提高对比度,然后对色差分量进行线性拉伸恢复色彩,最后将增强后的亮度分量和色差分量合成处理后的图像。通过对薄雾和浓雾条件下图像的验证表明,本算法可增强图像的对比度,恢复色彩信息,得到比直方图均衡化算法和MSRCR算法更好的去雾效果,而且算法复杂度较低,具有应用于监控系统实时去雾图像处理的能力。     

一种针对移动模板的景物影像清晰化方法的实现与改进

利用前人提出的一种雾天图像清晰化算法能得到较清晰的雾天降质图像.该算法也不可避免地存在着一定的缺陷,如处理图像所需要的时间过长,处理后的图片会出现增强过度等情况.基于上述不足之处,本文主要研究的是在此基础上给出具有针对性的解决方案.首先,在具体操作的过程中,我们需要将这两大进程——对天空部分的判断和移动模板直方图的均衡化相分离,要把天空部分率先分离出来,必须要保证模板内已经没有属于天空部分的点,这样之后才能执行直方图均衡化这一操作.其次,我们将移动模板的步长拉大.为了验证算法改进的有效性,我们在MATLAB平台上做了大量的实验,根据实验结果可以看出,改进算法不仅使图片的清晰化程度提高了,而且处理图像花费的时间也略有减少.     

融合同态滤波和CLAHE算法的布匹疵点图像增强

针对布匹疵点图像对比度低、细节信息对比不明显等问题,采用融合同态滤波和对比度限制自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法的图像增强方法进行了图像增强.首先,采用同态滤波对布匹疵点图像整体的对比度进行增强,增强布匹图像中疵点与背...     

一种改进的图像模糊对比度增强算法

对基于模糊对比度的图像增强算法加以改进。对图像进行直方图均衡化的预处理,提升图像的整体对比度;取消模糊对比度计算公式中的分母归一化过程;将非线性增强计算公式由多项式函数更换为双曲线函数。针对两幅图像的实验结果表明,改进后的算法可消除原算法在低灰度区域引入的噪声,经过改进算法的处理,图像信息熵和均值均有增加。     

基于同态滤波的彩色图像增强

给出一种基于同态滤波的彩色图像增强算法。引入新的传递函数,改进同态滤波算法,用以增强低照度彩色图像的RGB各分量;将RGB图像转换到HSV彩色空间,保持色度和饱和度不变,利用对比度受限自适应直方图均衡法对亮度分量进行变换和分段线性拉伸;将HSV图像还原为RGB图像,得到增强图像。仿真结果显示,所给算法在提升图像亮度的同时,能够增强图像细节。     

一种高效的图像增强去雾算法

由于大气的散射作用,雾天情况下图像景物会出现不清晰,对比度低的特点.对雾天情况下的图片景物影像进行去雾处理,提出一种基于直方图均衡的图像增强去雾方法,针对重叠直方图均衡计算量大和非重叠直方图均衡的方块效应明显的问题,采用部分重叠直方图均衡化算法,结合线性滤波等方法,实现对图像的雾霾有效去除,并且相比之下大大减少计算量.     

基于CLAHE变换的低对比度图像增强改进算法

在智能交通系统中,天气和光照是图像采集质量的重要客观条件,对后续处理及最终监管有不可忽视的影响。针对雾天和夜间等低对比度图像,提出一种基于有限对比度适应性直方图均衡化的改进算法。该方法首先进行RGB和HIS彩色空间转换,其次仅对亮度分量进行CLAHE变换和非线性拉伸,之后做RGB输出。实验结果表明,该方法在提高对比度同时,良好地保持图像的目标信息,能够提高后续识别和监管的有效性。     

一种有雾图像低对比度增强的方法

为了提高有雾图像的能见度,提出一种雾天降质图像清晰化方法。该方法根据图像的灰度分布特 性,将高灰度区域的像素映射到模糊域处理以便得到天空区域的灰度值分布范围,将天空区域和景物部分区分开, 以便增强景物细节信息和避免天空噪声的影响。利用移动模板对各局部区域进行子块重叠双直方图均衡化实现清 晰化处理,从而克服直方图均衡化时模板内景物不同深度退化差异的情况。实验结果表明,该方法能有效地改善雾 天时图像的退化现象和提高图像的清晰度。     

基于伪曝光融合的快速图像均衡化算法

传统的直方图均衡化算法是一种全局算法,它在处理图像过程中会将相邻灰度级合并,容易产生过曝和欠曝问题;另一类局部算法能够改善该问题,但使用了滑动窗口技术,运行速度较慢.为此,提出一种利用多曝光融合算法的半全局均衡化算法.首先,分别对图像的亮部和暗部进行直方图均衡化处理;其次,利用滑动窗口和图像金字塔计算亮部和暗部的局部方...     

雾天道路监控系统视频图像增强算法的比较研究

随着平安城市的逐步推进,以智能视频监控为主流的图像增强技术出现了供应上的短缺。因此,研究降质图像的增强算法具有重要的科研价值和经济价值。对目前常用的雾天图像增强算法,如直方图均衡化算法、多尺度Retinex算法及暗通道优先算法,对其进行运行效率和算法效果的比较,并采用MATLAB分别实现3种算法处理后图片的查看和提取。实验表明,暗通道优先算法能够清晰地还原图像,但处理时间较长。最后对暗通道优先算法的进一步完善提出了研究方向。     

有限空间低照度低分辨率图像中人脸检测

为在有限空间低照度低分辨率监控图像中检测人脸,采用了模板匹配算法进行研究．用直方图均衡化增强和空域高通滤波方法对原始监控图像进行了处理;根据脸部固定结构特点,构造了平均人脸模板,并用模板匹配的方法来检测图像中的人脸．结果表明,空域高通滤波使图像的整体灰度和对比度降低,正面平均脸模板在匹配检测中适应侧面人脸的角度变大,而直方图均衡化图像的处理结果则相反;在此图像监控系统中,直方图均衡增强化适用于图像的输出模块;而空域高通滤波图像中的人脸检测的整体正确率比原图像的提高了2倍．     

一种结合直方图均衡化和MSRCR的图像增强新算法

为便于集成电路(IC)真实缺陷形貌图的缺陷特征提取,提出了一种结合直方图均衡化(HE)和多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)算法的彩色图像增强新算法．用直方图均衡化对彩色图像进行增强,可以显著提高对比度,但会降低原图的信息熵;用Retinex算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区域的细节,但会产生泛白、颜色失真和对比度低的现象．新算法根据两种算法处理结果的特点,将图像先分别进行HE增强和MSRCR增强,然后按照一定的图像融合规则进行加权融合,经过大量的测试统计,得到了一个最佳权重．实验证明,改进的算法使图像的亮度、对比度、细节等都有很大的增强,不仅改善了图像的整体视觉效果,而且得到了最大的信息熵,能更好地刻画IC缺陷细节,有利于后续的目标检测和缺陷特征提取,并验证了算法的通用性．     

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强。同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强。首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式。引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著。     

一种自适应控制饱和度的色调映射方法

为了解决传统色调映射算法在处理过程中存在的色偏问题,给出一种自适应控制饱和度的色调映射改进算法。该方法首先采用对数压缩和限制对比度的自适应直方图均衡化算法对图像的亮度值进行处理,其次根据处理前后的亮度比值自适应控制输出图像的饱和度,从而校正图像色偏。实验结果表明,对图像的亮度值进行对数压缩并用限制对比度的自适应直方图均衡化算法可以保证图像的清晰度和对比度,通过图像亮度比值自适应控制饱和度的方法有效地减少了由亮度调整差异引起的色偏。所给改进方法相比于Reinhard算法和iCAM06算法可以较好地校正图像色偏。     

基于双直方图均衡化的彩色图像增强

在彩色图像增强中,为了保留更多图像细节,提出一种基于HSV色彩空间的彩色图像增强算法。通过引入一种新的累积分布函数,改进双直方图均衡化算法,用以对色彩空间转换分离后的亮度分量实施均衡化,并保持原图像色调和饱和度不变,再将经过处理后的HSV图像还原回RGB图像得到最终结果。以边缘检测为客观标准,肉眼感知为主观标准,分析该方法的有效性,并与现有的方法相比得知,所给方法可在实现图像增强的同时保持图像的细节信息。     

超空泡图像的图像增强算法

针对水下高速射弹超空泡图像照度不均匀的问题,分析了现有各算法的特性,综合抛物线调整的直方图均衡化和增强细节的自适应直方图均衡化方法对水下高速射弹超空泡图像进行增强,并结合边缘检测技术进行信息反馈,找出了针对超空泡图像的抛物线调整直方图均衡化方法的最优参数.在增强细节的同时减少了噪音的产生,为准确获取空泡外形提供了有利的条件.     

基于小波变换的人脸表情特征提取

首先通过直方图均衡化处理增强图像的整体对比度,使图像的细节更加清晰.通过离散余弦变换来降低图像特征维数、去除冗余信息、保留重要的低频信息.然后利用Gabor小波变换,选取不同的尺度和方向对人脸表情特征进行提取.最后通过实验结果对比证明预处理后的图片在进行小波变换时能节省大量的运算时间.     

用最大熵方法改善图像质量

从玻耳兹曼熵的定义出发,得出信息熵的表达式,用拉格朗日乘子法得到最大熵的解,提出由最大熵方法分析直方图均衡化的原理,并对一幅卫星云图进行直方图均衡化处理。将图像中所有像素尽可能均衡地分布在不同的灰度级上,获得最大熵。直方图均衡化后的图像对比度由42提高到73,改善了图像质量。进而分析直方图均衡化对非云笼罩区过黑的原因。