低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节丢失等缺陷,提出了低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法。用基于改进引导滤波的Retinex将红外图像分解为低频和高频图像。为了充分利用像素级的动态空间,对低频图像进行均匀重分布,以提升图像的亮度和清晰度;用提出的方向梯度算子对高频图像进行边缘提取,再对高频图像进行边缘增强,进一步提升图像的对比度。将经增强处理的低频和高频图像作Retinex反变换,得到增强效果的红外图像。实验结果显示,相对于部分现有方法,本文方法的增强图像的信息熵和Brenner指数更高,而NIQE指数更小,因此本文方法能更有效地提升红外图像的对比度,在增强图像纹理细节的同时更好地保持图像的自然度。     

低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法北大核心CSCD

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节丢失等缺陷,提出了低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法。用基于改进引导滤波的Retinex将红外图像分解为低频和高频图像。为了充分利用像素级的动态空间,对低频图像进行均匀重分布,以提升图像的亮度和清晰度;用提出的方向梯度算子对高频图像进行边缘提取,再对高频图像进行边缘增强,进一步提升图像的对比度。将经增强处理的低频和高频图像作Retinex反变换,得到增强效果的红外图像。实验结果显示,相对于部分现有方法,本文方法的增强图像的信息熵和Brenner指数更高,而NIQE指数更小,因此本文方法能更有效地提升红外图像的对比度,在增强图像纹理细节的同时更好地保持图像的自然度。     

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...     

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。     

基于双通道先验和光照图引导滤波的图像增强

针对低照度图像增强过程中存在的光晕伪影、边缘细节丢失和噪声放大等问题,提出了一种结合双通道先验和光照图引导滤波的图像增强算法.传统去雾物理模型仅基于暗通道先验进行图像增强,局部区域景深不同,进而导致图像过曝和光晕伪影等问题.针对该问题,采取亮暗双通道结合的方法求取大气光值和透射率.对于边缘信息易丢失的问题,采取光照图梯...     

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.     

基于图像增强和滚动引导滤波的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易发生热目标亮度损失、可见光图像细节信息丢失的问题,提出一种基于图像增强和滚动引导滤波的多尺度融合算法。首先,提出一种自适应图像增强方法,提高可见光图像的整体亮度,并保持细节处的对比度。然后,根据特征的不同将源图像分解为三层,采用基于引导滤波的显著性提取方法得到亮度层;利用滚动引导滤波良好的尺度感知和边缘保持特性,并结合高斯滤波得到基础层和细节层。最后,对亮度层采用像素值取大的融合规则,提出一种新的最小二乘优化方案对基础层进行融合,使用修正拉普拉斯能量和作为清晰度的度量对细节层进行融合。实验结果表明,与其他融合方法相比,所提方法在主观评价和客观评价上都有较好的表现。     

基于引导滤波的微光图像增强算法研究

针对低光照条件下,成像设备获取的图像存在低亮度、细节丢失的问题,提出一种基于引导滤波的微光图像增强算法,以实现微光图像增强。首先,将微光图像从RGB转到HSV空间,并将V通道复制为3份,分别采用直方图均衡化、改进的伽马校正及经典的非锐化掩膜对其进行处理。其次,用合适的融合权重将3份处理后的V通道进行多尺度融合,再采用改进的引导滤波对融合后的V通道进行处理。最后,将处理后的图像反变回RGB颜色系统,从而实现图像增强。通过与现有的4种图像增强算法进行主观视觉效果对比以及客观指标分析,实验结果表明,所提算法可有效提高图像亮度,增强图像细节,提升图像的质量。     

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.     

低照度环境下视频增强技术

在低照度环境下,摄像机捕捉到的夜间视频质量较差,常出现光照不足、对比度低、模糊不清和颜色偏移等问题,影响了视频的判读和理解。针对夜间视频存在的问题,提出不同时段空间背景融合技术和根据Retinex理论利用三边滤波器提取亮度图像的照度分量并结合Sigmiod 非线性拉伸函数对反射分量进行增强处理以突出细节达到图像增强的目的。经实验证明,提出的算法能够提高低照度夜间视频的整体视觉效果,图像的亮度、对比度、清晰度得到改善,突出了视频图像细节,保留了视频重要内容,增强结果自然清晰,避免了图像失真等问题,解决了夜间视频增强中常出现的光晕、鬼影、颜色偏移等问题,便于视频的判读与分析。     

基于多尺度Retinex的图像增强算法

针对单景深低对比度图像中有用信息量少,可辨别性低的特点,提出运用多尺度Ret-inex理论对该类图像进行增强.根据单景深图像特点,在多尺度Retinex处理过程中采用平均标准偏差作为尺度参数的基础,设计多尺度参数高斯滤波器与原始图像在空域中进行滤波,最后运用灰度级均匀化对处理后图像进一步增强,结果显示处理效果良好.     

基于亮度分量的快速图像增强方法

为提高图像的视觉质量,需要对图像进行对比度增强处理。从研究图像增强的空域法入手,分析了Retinex理论的相关方法。考虑到基于Retinex理论现有算法的不足,提出了基于亮度分量的处理方法,并用IIR实现高斯函数的运算。仿真结果表明,改进后的方法在完成图像增强的同时,能避免灰度化,保持色彩恒常,并加快处理速度。

     

一种新的红外与可见光图像像素级融合方法

提出了一种使用指导性滤波进行像素级图像融合的方法。首先对红外图像进行最大值滤波处理以获取其中的高亮信息;然后使用原始红外图像作为指导图像对高亮部分做滤波,处理结果直接叠加在可见光图像上;最后将叠加图像进行伽玛校正以调整对比度,得到最终融合输出。实验结果表明:该算法能够充分利用红外与可见光图像各自的优势,融合效果较好,且计算复杂度低,易于实时处理。     

改进的单尺度Retinex雾天图像增强算法

在恶劣天气(如雾、霾)条件下,室外计算机视觉系统会采集到严重降质的图像,为生产、生活带来了严重的影响.本文基于色彩恒常理论提出了一种快速有效的雾天图像增强新算法,首先利用拉普拉斯梯度算子增强了雾天降质图像的各个颜色分量的边缘信息,然后在单尺度Retinex算法的基础上创新性提出了一种符合人眼视觉特性的中心自适应调节的拟合函数增强图像各个颜色分量,提高对比度,保持色彩信息.同时结合对比度、信息熵和运算时间等客观评价标准,与直方图均衡化和多尺度Retinex算法进行对比,验证了本算法优越性,并能满足实时处理的需求.实验仿真结果表明,该算法去雾效果显著,具有良好的视觉欣赏效果.     

基于Retinex可变框架的X射线图像增强方法研究

应用改进的Retinex可变框架模型增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.理论分析和实验结果表明,该算法与同态滤波、直方图均衡化等算法相比,有效地增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法要高.     

结合图像分割的改进导引滤波

为了更好地对图像进行平滑同时保持边缘不模糊,设计一种新的滤波方法。对基于该方法的图像滤波、细节增强等算法进行研究。首先,根据图像的亮度和颜色对图像进行分割,将图像分成不同的区域。接着,在不同的区域进行导引滤波,得到互不交叠的多个滤波子图像。然后,将这些子图融合,得到基于分割的改进导引滤波结果。最后,利用提出的改进导引滤波方法提出一种多尺度的细节增强方法。实验结果表明,在图像光滑和细节增强方面,提出的方法都要好于传统的导引滤波:提出的方法不仅能较好的光滑图像,同时保持边缘清晰,减少了传统滤波方法在边缘处的光晕现象。     

基于MSR和融合理论的X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题,提出一种结合多尺度Retinex算法(Multi-Scale Ret-inex,MSR)算法和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法.首先,应用MSR算法对高能和低能X射线图像进行处理得到初步增强结果,然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像.实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量.