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.     

用于增强可视性的高动态范围红外图像融合

针对高动态范围(14 bit)红外图像融合后并不能直接用于显示的问题,设计了一种用于增强红外图像可视性的融合框架。利用数字全变分滤波器对图像分层处理,然后对每一层进行动态范围压缩,自适应的合成低动态范围图像(8 bit),再通过传统融合算法进行融合,得到可视性增强的低动态范围融合图像。实验结果表明,相较于目前已有的方法,该框架融合得到的信息量大,在增强对比度的同时能有效抑制噪声,明显改善融合图像的视觉效果。     

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.     

基于权重最小二乘结构边缘保持色调映射算法

高动态范围图像由于其动态范围超过普通显示器的动态范围,所以无法正常显示,从而需要研究在保留高动态范围图像对比度、细节信息以及色彩信息的情况下压缩高动态范围图像的动态范围以适应低动态范围显示器进行显示的色调映射算法。本文提出基于权重最小二乘结构的边缘保持图像平滑色调映射算法。首先,建立基于权重最小二乘的边缘保持图像平滑滤波算子;然后,将输入的高动态范围图像转换至NTSC空间分离亮度信息和颜色信息,利用该滤波算子对亮度信息进行多级分层,获得基本层以及多级细节层信息;最后,对基本层进行动态范围压缩,利用压缩后的基本层结合多级细节层信息并转换回RGB空间获得输出的低动态范围图像。文中通过实验采集的多曝光图像序列利用Debevec和Malik提出高动态范围图像融合算法获得拍摄场景的高动态范围图像,采用本文提出算法对高动态范围图像进行色调映射处理获得较为理想的保留图像有效信息的低动态范围图像,从而验证了文中提出算法的有效性。     

基于双边滤波的多尺度分层色调映射算法

为增强高动态范围图像(High dynamic range,HDR)的显示效果,本文提出一种多尺度梯度域色调映射算法。首先提取高动态范围图像的亮度信息,利用双边滤波将高动态范围图像的亮度数据进行多尺度分解,得到基本层和细节层。由于视觉上的亮度变化体现为图像数据的梯度变化,因此可在梯度域对基本层图像进行自适应动态范围压缩,然后加上细节层图像信息,最后再通过色彩校正算法恢复图像色彩,实现HDR图像的动态范围压缩。通过对比算法的定量分析表明,本文算法的方差和信息熵的客观指标分别提高了30.8%和5.9%,因此,本文方法在压缩HDR图像的动态范围的同时,可以更好地保留边界、纹理等细节信息。     

海面红外图像的动态范围压缩及细节增强

动态范围压缩和细节增强是红外图像处理的两个重要课题。为了将高动态海面背景红外图像清晰显示,提出一种高动态范围压缩及细节增强算法。首先,通过基于梯度边缘信息的多方向拉普拉斯增强方法,将梯度图像平滑处理,并与多方向拉普拉斯滤波相乘,实现高动态范围图像的细节增强;然后统计增强后图像的动态广义直方图信息;最后采用灰度级分组的方法构造映射函数,将高动态范围压缩到8 bits,输出可清晰显示的红外图像。对大量海面背景红外图像进行实验分析,结果表明,该算法提高了图像的对比度,有效增强了舰船目标细节,同时抑制了海面背景噪声的放大和光晕现象的产生,最终获得较好的输出图像。     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

基于张量优化的高动态范围微光相机设计与实现

针对空间低照度环境下,互补金属氧化物半导体(CMOS)相机成像视觉效果不佳的问题,基于张量优化的图像融合方法研制一款高动态范围的微光相机。分析基于科学互补金属氧化物半导体(sCMOS)图像传感器亮暗场双通道ADC的电路特性,利用同源双通道图像数据构建三阶特征张量,通过对特征张量的平行因子分析,以融合图像动态范围最优为评价函数,引入拉格朗日乘数法作为张量分解的优化算法,实现实时的高分辨力高动态范围成像。研制一款基于LTN4625的微光相机,并进行成像实验。仿真实验结果表明,相机实现了50帧/s,4 608×2 592像素的高分辨力高动态范围成像,图像动态范围从低增益数据的5.2 dB和高增益数据的11.4 dB提高到了54.7 dB。该设计是一种微弱光环境下动态响应范围高、成像效果好的微光相机设计方法。     

基于Contourlet变换的焊缝X射线图像增强

为了改善X射线成像对比度低、背景噪声明显、被测工件细节不易显示等缺点.针对X射线图像的特点及常规增强方法的不足,应用一种基于Contourlet变换的增强算法,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.实验结果表明,该算法与直方图均衡和小波域图像增强方法相比,有效的增强了对比度、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高.     

超快激光X射线单发照相的图像增强方法研究

超快激光X射线单发照相技术具有高时空分辨能力，是观测高速运动物体形态参数如内部结构、平面性等的重要手段。但由于激光X射线脉宽在皮秒或飞秒量级、X射线能谱宽、成像环境复杂等原因，导致X射线图像背景干扰噪声大、对比度低，物体形态结构准确识别和测量难度大。在传统对比度限制直方图均衡化（CLAHE）图像增强算法的基础上，提出了一种多尺度融合的改进直方图均衡化（IHEMF）算法。该算法增加自适应裁剪阈值以适应每个区域特征，并利用亮度和梯度幅值信息将增强后图像与原始图像全局融合，最后对融合后图像去噪得到最终图像。该算法既能提高感兴趣区域的对比度噪声比（CNR），又具有很好的保边界特征的能力。对高速飞片的静态、动态、终态等典型状态下X射线图像进行处理，CNR分别提升50.97%、90.43%和96.84%。实验结果表明所提算法在噪声抑制和结构保真方面优于其他算法，可为准确解读高速运动物体形态表征参数信息提供重要技术支撑。     

基于深度学习的岩石薄片正交偏光图像多曝光融合算法

针对正交偏光下岩石薄片图像中动态范围较低,无法观察全部颗粒的问题,将深度学习应用于多曝光图像融合算法,通过融合多个曝光度的薄片图像来获取较高的动态范围。首先将低动态范围的多曝光图像序列输入卷积神经网络,然后网络通过优化损失函数获取较好的权重图预测结果,最后由源多曝光图像序列联合权重图加权融合得到具有较高动态范围的薄片图像。对比实验表明,该算法可以有效地提升图像中的颗粒清晰度。     

基于小波变换的EMCCD微光图像融合算法

由于增益水平的不同,电子倍增电荷耦合器件图像所显现的图像内容不同,且图像动态范围极窄、对比度低、图像整体偏暗或模糊发白。为了提高微光图像动态范围及对比度,采用将不同增益水平的微光图像进行融合的算法,即先获取两组同场景但增益不同的微光图像,再对小波分解后的微光图像选择不同的融合规则,最后通过小波变换实现图像融合,得到了高质量的融合图像,并取得了融合图像的信息熵、标准差、平均梯度等性能指标数据。结果表明,该融合算法能使得融合后的图像同时包含低亮度景物和高亮度景物,达到了增大微光图像的动态范围及对比度的目的,有效改善了微光图像的质量。     

基于小波变换的双波段红外图像融合方法

针对红外探测器长波图像和中波图像的特征,采用基于小波变换的方法实现双波段红外图像的融合。在对不同波段红外图像小波分解的基础上,对低频子带图像采用加权平均,对高频子带图像采用区域能量最大的融合规则得到融合图像的多分辨率结构,再利用小波逆变换重构融合图像。仿真结果表明,和普通基于空域加权平均的方法相比无论从主观视觉还是通过客观评价指标的计算结果来看,基于小波变换的双波段红外图像融合方法均具有更为理想的图像融合效果。     

基于变分的多尺度遥感图像融合算法

全色图像与多光谱图像融合时,忽略了上采样的重要性和通道间细节的差异性.针对前者,利用不同尺度下自相似块,估计出低分辨率图像丢失信息,从而修改了图像上采样的策略,并以此构造目标函数的保真项;针对后者,利用全色图像和光谱图像梯度域结构相似性,提出局部加权动态稀疏约束,构造目标函数的正则项.本文基于变分法理论,构造了新的目标函数,并提出了多尺度迭代融合框架,通过多次迭代逐步提高融合图像的分辨率,每一层的融合结果更加准确,从而提高最终的融合精度.本文算法与Brovey等成分替代算法、P+XS等变分算法、MTF_GLP等多分辨分析算法进行比较.实验结果表明,本算法的融合结果具有良好的视觉效果,且在客观评价指标上比所有对比算法的最优值平均值均有提高.     

基于虚拟曝光图像的立体高动态范围图像合成算法

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。     

基于引导滤波的遥感图像融合算法

针对目前遥感图像融合算法的不足,提出了一种基于引导滤波的遥感图像融合算法。该算法通过引导滤波器求取加权系数,对小波变换后的小波系数和近似系数进行加权融合,针对融合后得到的小波系数和近似系数应用小波反变换,最终得到融合图像。实验结果表明,文中提出的融合算法所得图像内容丰富、细节清晰、具有良好的实验效果。     

基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异,提出了一种基于 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的红外偏振与红外光强图像的新融合算法.该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带图像采用局部能量融合规则,融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理,而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑,根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则,再对得到的各个子带图像进行NSCT重构,从而得到最终的融合图像.通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息,使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义.