一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

一种煤矿井下图像增强算法

针对煤矿井下监控图像对比度低、视觉效果差等问题,采用一种基于引导滤波的单尺度Retinex算法进行煤矿井下图像增强。该算法采用具有保边平滑功能的引导滤波进行照度估计,并与原图像进行卷积运算,获得反映自身属性的反射分量,然后针对经反对数变换的反射分量,采用改进的局部对比度增强方法提高图像暗区的对比度,最后得到增强图像。实验结果表明,该算法在对比度提升、细节增强、消噪方面取得了较好的效果。     

一种煤矿井下低照度图像增强算法

针对多尺度Retinex算法在处理煤矿井下低照度图像时存在细节增强不足和耗时等问题,提出了一种基于光照校正的快速多尺度Retinex算法对煤矿井下低照度图像进行增强。该算法通过计算高斯模糊后图像的每个像素点的亮度值,将图像划分为暗调区域和高光区域,并对不同区域进行光照校正,从而降低高光区域的亮度,保证不过分曝光,同时提升较暗区域的亮度,凸显更多细节信息;利用三次快速均值滤波代替高斯滤波来估计光照强度,减少算法耗时。实验结果表明,该算法能有效提高图像的亮度和对比度,增强图像中暗调区域和高光区域的细节,具有较快的处理速度。     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。     

基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

在处理低照度的图像时，传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度，但是存在“光晕伪影”和图像细节表现不明显等问题，因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法。首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法，将图像分成细节图像和基本图像。然后对分离出来的两个图像层构造增益系数，分别进行增强处理后再进行重构，得到一个新的亮度图像。最后，在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像。实验结果表明，本文算法使图像的边缘和细节更加突出，而且能够消除“光晕伪影”现象，客观评价指标也有较大幅度的提升。     

一种改进的Retinex算法在图像去雾中的研究与应用

在雾霾环境下获取的图像往往不清晰,整体图片亮度较高。 Retinex算法是一种新型的图像增强方法,与传统的图像特征增强方法相比,有很多优点,如色彩恒定不变、处理速度快、颜色具有很好的视觉特征等,但是其也有对亮度较大的位置处理效果不佳和光照变化较大会出现光晕的缺点。对Retinex算法进行了研究和改进,使其克服了出现光晕和对较亮图像处理效果不佳的缺点。实验结果表明,改进算法克服了上述缺点,获得了更好的图像增强的效果,是一种适应性强、鲁棒性高的图像增强算法。     

基于图像融合技术的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。     

一种改进的具有色彩保护的多尺度Retinex图像增强算法

针对图像增强存在的光晕伪影、颜色失真等问题,在MSRCP(Multi-Scale Retinex with Chromaticity Preservation)的基础上提出一种改进的多尺度Retinex图像增强算法。该算法首先计算原图像的强度图像;然后采用引导滤波对强度图像进行平滑处理,估计出照度分量,进而根据Retinex原理估计出反射分量;最后在颜色恢复函数中引入S型曲线函数得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法可以有效解决光晕伪影现象,提高细节信息,使增强图像的整体色彩与原图一致,改善了图像整体的视觉效果。     

Retinex算法及其在雾天图像增强中的应用研究

通过从像素比较路径选择的角度出发,分析了Retinex算法一些常用的计算策略,包括基于随机路径的Retinex算法、基于迭代计算的McCann’s Retinex算法、基于中心环绕的Retinex算法,并将其应用于雾天图像增强。     

能强化细节的低剂量CR图像增强算法

针对低剂量CR图像比度低、骨裂纹细节不清晰等缺点,提出一种基于自适应直方图均衡和改进小波变换的有效图像增强算法.采用自适应直方图均衡提高整幅图像的对比度,利用改进小波变换对骨裂纹等细节进行微调增强.实验结果表明,该算法不仅有效提升了整幅图像的灰度阶次,而且对细节信息也能有效保留,处理后的CR图像细节丰富,具有良好的视觉效果,PNSR和有效灰度级数进一步证明了它的有效性.     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。     

A novel nonlinear algorithm for typhoon cloud image enhancement

A novel nonlinear gray transform method is proposed to enhance the contrast of a typhoon cloud image. Generally, the typhoon cloud image obtained by a satellite cannot be directly used to make an accurate prediction of the typhoon’s center or intensity because the contrast of the received typhoon cloud image may be bad. Our aim is to extrude the typhoon’s eye in the typhoon cloud image. A normalized arc-tangent transformation operation is designed to enhance global contrast of the typhoon cloud image. Differential evolution algorithm is used to choose the optimal nonlinear transform parameter. Finally, geodesic activity contour model is used to extract the typhoon’s eye to verify the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method can efficiently enhance the global contrast of the typhoon cloud image while greatly extruding the typhoon’s eye.     

一种非线性逆扩散图像增强算法

针对传统图像增强算法无法同时消除噪声和保持纹理的不足,从线性逆扩散的基本原理出发,提出了非线性逆扩散图像增强算法的原则,给出了适合的扩散系数。试验结果表明本算法有效地增强了图像,消除了图像中的噪声,能够保留图像中的细节纹理。     

一种新的自适应Lee图像增强算法

该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明:新算法不仅具有较大的适用范围,而且能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果。     

一种红外图像细节增强算法

受焦平面阵列（FPA）性能限制,红外图像对比度低,细节信息不明显,视觉效果较差,需要经过增强处理改善图像质量。提出了一种红外图像细节增强算法,首先检测原始图像中的极值点并进行替换,去除散粒噪声,再用消噪后图像与低通滤波图像相减得到细节信息,同时还通过数学形态学方法得到图像梯度信息,结合原灰度值计算出灰度统计权值,最后将此权值应用于细节图像的直方图均衡算法中,得到细节增强后图像。实验表明此算法具有很好的效果,而且计算速度快。