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...     

融合直方图均衡化与同态滤波的雾天图像增强算法研究

为了改进目前去雾算法存在的不足,将直方图均衡化算法与同态滤波算法相结合,对雾天图像进行增强处理。首先用改进的同态滤波算法来校正光照不均图像的亮度,用对数运算实现非线性问题线性化,同时将低频和高频分量分离开,使用高通滤波器抑制低频信息,然后应用直方图均衡化算法对图像的低频成分进行非线性拉伸,重新分配图像的像素值,以此来增强雾天模糊的图像。用Matlab进行仿真实验,通过视觉效果及运行时间和信息熵的对比表明,改进的算法要优于单独使用两种算法时处理的结果。     

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。     

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。     

照度不均图像的局部幂函数映射增强算法

提出了一种针对照度不均图像的增强方法,该方法基于图像子区域.根据局部特点,自适应地选取幂函数等映射方法,实现局部图像的直方图重分布,再通过双线性插值消除子块间的非均匀过渡.实验表明,该方法与传统方法比较,具有速度快,所得图像区分度高、背景噪声小的特点.     

基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。     

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。     

实时低照度彩色图像增强方法研究

视频监控系统在光线不足的环境下容易导致视频模糊,图像不清晰,为了实现更好的图像效果,提出一种实时低照度彩色图像增强方法,通过色彩空间转换、直方图均衡处理和线性变换等方法,对低照度的彩色视频图像进行实时增强处理,扩展图像动态范围,提高对比度,提高视频图像的可视效果。     

一种能强化细节的自适应直方图均衡法

根据局部对比度增强法和直方图均衡法各自的优缺点,扬长避短,提出了一种能够同时强化细节,增强整幅图像对比度并能抑制噪声增强的自适应直方图均稀法,用于处理模糊文字及细节较多的图像效果较佳。     

基于双边滤波的低亮度图像增强算法

为了改善低亮度图像的可视性效果,给出一种基于双边滤波的彩色图像增强算法。对图像亮度整体作对数变换后,利用当前点与其邻域像素之间的关系,调整低亮度图像的局部对比度,并通过线性颜色恢复算法恢复图像色彩信息。针对随机所选5幅彩色图像的测试结果显示,经所给算法增强后的图像,其信息熵、均值和平均梯度皆有相对显著增加。     

基于像素类型的彩色图像局部自适应滤波

针对彩色图像的细节丰富和边界明显特点,提出了基于像素类型的局部自适应滤波方法。该方法首先检测彩色图像的边界点,再按照设定参数选择自动选择局部灰度平稳区,然后根据选定领域范围内像素的统计特性来判断中心像素的类型。结合邻域大小和像素类型,设计了不同的滤波模板。该方法不需人为选定待滤波区域,对噪声适应性强,且运算时间短,效果明显。     

基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强

根据人眼对颜色的心理感觉，提出在HSI颜色空间上基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强方法．在增强亮度分量的同时，也对饱和度分量也进行了调节．实验结果表明，该方法抑制了噪声，且使细节得到增强，处理后的图像更加清晰且色泽鲜明．     

基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法

提出了一种适用于医学灰度图像处理的平滑滤波方法 .选择八个方向性掩模和一个无方向掩模 ,建立起图像像素与掩模的隶属度映射关系 .利用最大隶属度原理判断该像素隶属于哪一个掩模 ,而后用所求得的掩模对此像素进行平滑滤波 .经实验仿真证实 ,该方法既能有效地滤除医学图像中的噪声 ,又能很好地保持图像的边缘 ,处理速度也比较快     

Anisotropic diffusion denoising method based on image feature enhancement

This paper presents an image feature enhancement diffusion model. Since the coherence-enhancing anisotropic diffusion model, proposed by J.Weickert, often induces false edges in slippy regions and can not preserve the detail features effectively, the new model poses two characteristic indexes and one gradient variance index to finely describe much more image information than the previous work, such as corners and isolated noises except with slippy regions and edges, and defines eigenvalues based on the classification results such that the new diffusion tensor has large eigenvalues along both the gradient direction and edge direction in the slippy regions and at isolated noises, but has small eigenvalues along the two directions at corners, and has small eigenvalue along the gradient direction and large eigenvalue along the edge direction at edges. So it can remove noises efficiently and at the same time enhance edges and detail features. Theoretical analysis and numerical experiments show the effectiveness of the proposed model.     

基于优化MSR的夜间道路图像增强方法

为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法.首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MSR算法中入射图像的系数构建优化MSR算法,并利用该优化算法对Y通道进行亮...     

基于分形的低反差图像增强方法

对于工业现场采集的一类低反差、噪声大的图像,经过非线性滤波后根据分数布朗随机场模型理论,从灰度空间变换到分形参数空间,并以归一化后的像素分形维数为加权值对图像进行分形增强.非线性滤波刻意避开对图像边缘的平滑,能在消除图像噪声的同时很好地保持图像边缘等细节信息.与直方图的灰度拉伸增强比较,分形方法增强具有突显灰度差别不大的目标边缘等重要细节信息和抗噪能力强的优点,为后续的图像识别作了很好的准备工作.