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。     

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。     

基于清晰度的彩色图像量子增强算法

针对信息熵不能客观地反映图像清晰程度的不足,提出一种基于图像清晰度的量子增强算法。该方法首先将一幅由RGB空间表示的彩色图像转换为由HSV空间表示,其次根据相关灰度阈值函数对其亮度分量进行归一化处理,并采用量子衍生增强算法对其进行增强,在此基础上采用清晰度评价函数自适应确定本算法的灰度阈值参数,最后将增强后的HSV空间表示的图像还原为一幅新的RGB空间表示的彩色图像。实验结果表明,基于清晰度评价的彩色图像增强算法较信息熵函数准则有更好的图像增强效果。     

结合人眼视觉特性和模糊集理论的彩色图像增强

针对不均匀光照或低照度的彩色图像对比度低的问题,提出一种结合人眼视觉特性的全局亮度调节和局部对比度增强的方法. 首先,将已有的RGB图像转换到HSV彩色空间,根据人眼视觉特性,自适应生成算法参数,非线性调节图像全局亮度和动态范围,提高图像亮度的整体水平; 然后,结合模糊集理论增强算法特性,建立局部对比度隶属度函数,非线性调整图像的局部对比度细节信息; 最后,将增强后的图像由HSV空间转换回RGB空间,完成彩色空间恢复. 实验表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局亮度和局部对比度,提升低照度图像的视见度.     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术

传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应。因此本文提出的算法是在HSV空间上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H（Hue）、饱和度S（Saturation）和亮度V（Value）的采样区间,得到不同的检索结果。实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的。     

基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法

针对低照度条件下采集到的图像存在亮度偏低、细节模糊等问题,通过分析传统Retinex理论在增强图像过程中的缺陷,提出了一种基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法。该算法首先将输入图像由RGB空间转换到HSV空间,提取亮度分量,实现三个通道的解耦合。然后根据零范数的梯度全局显著特性,定义了一个新的相对全变分正则项。接着在HSV空间下惩罚亮度分量,构建一种具有梯度稀疏的变分模型对亮度通道进行约束,并通过将控制因子扩张为多个尺度,形成多尺度变分约束,提升照度估计的准确度,使之更加符合光照分布特性。根据Retinex理论进行映射,获取亮度通道对应的反射图像。进而利用亮度通道不同尺度下的约束所对应的不同照度结果,分别提取图像的粗略细节、中等细节和精细细节,通过多尺度细节加权,对反射图像进行细节增强。最后,对照度图像进行伽马校正,与经细节提升后的反射图像重组并进行颜色空间转换得到输出的增强图像。通过实验对比表明,所提算法的增强图像有着更高的色彩丰富度和更低的色差水平,能够保持图像的自然度,提升图像的视觉效果。在均值、平均梯度和信息熵的表现上,相比原图均有大幅度提升,与现有的先进算法相比,平均定量指标在不同类型低照度图像的增强图像上均产生了较优的效果,且有着较快的运算效率。     

基于金字塔连接算法的彩色图像分割

根据金字塔连接算法的特性，提出一种彩色图像自动分割算法。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关，将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间，然后用基于金字塔的图像分割算法对色调、饱和度和亮度3个分量进行分割．通过合并得到最终分割结果．试验表明，这是一种计算高效的自动分割算法，     

基于LIP模型的低照度彩色图像增强新算法

针对低照度彩色图像色彩偏暗的问题,提出一种色彩恢复的彩色图像增强方法。该算法首先将RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,利用对数图像增强模型(Logarithmic Image Processing,LIP)对彩色图像的亮度分量进行非线性增强,其次利用正弦隶属函数将图像亮度分量由空间域映射到模糊域,并采用Pal增强算子对隶属函数值进行修正实现亮度分量再次增强。实验结果表明,新算法可以提高图像的整体对比度,增强图像细节,与人眼视觉相符合。     

一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法

传统的基于颜色直方图的颜色相似度计算方法的好处是与图像的旋转、平移和尺寸大小无关,但有一个非常明显的缺陷是颜色相似性与人对颜色的主观感觉的不一致,例如两幅看起来颜色完全不同的图像,如果它们的颜色直方图交集较大,那么由此计算出来的颜色相似度也较大。为克服此缺陷,该文给出了基于HSV颜色空间的两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,它既保留了传统方法计算相似度的好处,同时克服了其缺陷。实验结果表明,该算法可以得到更满意的检索结果。