一种基于二进小波变换的图像增强方法

传统的增强图像的方法会丢失图像细节。结合二进小波变换和直方图均衡的优势,提出一种基于二进小波变换的图像增强方法。首先利用二进小波变换将图像分解为一个低频分量和三个高频分量,分别对低频分量做直方图均衡处理,高频分量做高斯-拉普拉斯掩膜锐化,再将处理后的低频分量和各高频分量进行二进小波逆变换重构。实验结果表明,该方法较于单纯的只使用直方图均衡的传统方法和只对低频图像做直方图均衡处理方法有较好的增强效果。     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

基于小波变换与Retinex的电路板红外图像增强技术

电路板红外图像发热芯片区域的增强是红外图像故障检测系统中一项重要研究内容。针对电路板某些芯片的发热量小,芯片区域红外图像与背景差异弱的特点,为提高故障检测效率,设计了一种融合小波变换与改进的多尺度Retinex红外图像增强算法。首先,通过小波变换获得不同频率的子带图像;然后,利用多尺度Retinex算法对低频子带图像进行增强处理;对于高频子带图像,利用可变阈值去噪,引入图像清晰度参数,依据参数值对高频图像进行适度增强。最后,对处理后的高、低频图像进行小波逆变换与重构,实现电路板红外图像增强。对增强后的红外图像进行的定量以及定性评价表明:与单一的利用直方图均衡算法、小波变换法以及多尺度Retinex增强算法相比,本文算法改善了某些发热芯片区域红外图像对比度低且细节模糊问题,抑制了噪声,提升了电路板红外图像整体视觉效果。     

基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好.     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于多小波变换与图像融合的图像增强方法

针对传统增强方法的不足,本文提出了一种基于多小波变换和图像融合技术的图像增强方法.首先利用多小波变换对原图像做分解处理,之后对一层分解后得到的多小波低频子图作直方图均衡化处理.在利用文中方法得到原图像直方图后,利用图像融合的原理,将均衡化处理后的低频子图与直方图对应的图像融合,得到最终增强结果.实验结果表明,本文算法增强效果良好.     

小波变换在大景深成像系统图像复原中的应用

为消除大景深成像系统引起的图像模糊问题,提出综合维纳滤波和小波变换进行图像复原和增强的一种新方法.维纳滤波不能对大景深模糊图像的高频分量进行较好的复原,利用小波变换算法进一步对维纳滤波复原的结果进行高频增强,以使模糊图像在高低频均获得理想的复原结果.仿真实验首先对标准样本进行大景深模糊,然后对模糊图像先采用维纳滤波算法进行复原,再进一步采用小波变换算法增强复原图像高低频对比度.结果表明:采用了小波变换算法后大景深模糊图像的复原效果得到了有效提高,图像的峰值信噪比提高了近50%.     

基于多小波的高分辨率与多光谱图像融合

为了将高分辨率与多光谱图像进行有效地融合,本文提出了一种将 HIS 变换,多小波变换及 PCNN神经网络相结合的图像融合算法。该算法首先采用HIS变换将多光谱图像分为 H、I、S 3个分量,然后使用多小波分别分解I分量和高分辨率图像得到各自的高频和低频分量,接着低频采用矢量融合,高频采用PCNN融合,最后采用多小波逆变换以及HIS逆变换得到融合图像。实验结果显示本文方法在融合时间、视觉效果及客观评价指标上综合效果比较好。     

基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法

针对现有图像增强技术容易出现细节丢失、局部曝光不足、过曝光或颜色失真,不能兼顾对比度和色彩保真的问题,提出了基于自适应权重Retinex与小波变换结合的彩色图像增强算法(AMSR-WT)。将图像从RGB空间转换到HSI空间,对亮度分量I进行小波变换分解为低频亮度图像和若干高频亮度图像,对低频图像使用自适应权重Retinex进行增强,对高频图像使用改进的阈值去噪算法进行去噪,通过小波逆变换重构亮度分量,经过Gamma校正进一步增强对比度并转换回RGB空间得到增强图像。实验结果表明,该算法有效提高了图像对比度和颜色保真度,较好地保留了图像的细节和纹理。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

一种改进的雾天监控图像增强算法

视频监控或激光成像在大气环境监测中有着广泛应用,然而在雾天条件下获取的图像不可避免存在视觉质量降低问题。针对雾天图像对比度增强以及噪声抑制的需要,提出了一种改进的雾天图像增强算法。首先对原图像进行正反双向的双直方图均衡处理与融合,然后重复采用上述方法对融合图像的小波分解低频系数矩阵进行增强处理,最后将处理结果和高频系数矩阵进行小波重构得到输出图像。实验结果表明,该算法处理雾天监控图像能够取得较好的对比度增强与噪声抑制性能。     

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.     

基于小波和灰度形态学的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出了一种基于小波变换和灰度形态学的红外图像对比度增强的算法,对红外图像进行小波分解后,利用灰度形态学对低频系数进行对比度增强,同时计算局部阈值,并利用确定的阈值对小波系数进行去噪处理,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效的提高了目标的对比度,同时突出了目标的细节信息,算法在性能优于传统的中值滤波与直方图均衡法相结合、维纳滤波与灰度变换法相结合的对比度增强算法。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明：与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

改进直方图均衡和Retinex算法在灰度图像增强中的应用

为了提高光照条件变化下的图像增强效果,提出一种改进直方图均衡和Retinex算法的图像增强方法。对于待增强灰度图像,通过理想低通滤波获得图像低频分量,采用改进直方图均衡进行动态范围优化,利用引导图像滤波代替Retinex算法的高斯滤波对图像的高频分量进行估计,并对估计的结果进行线性放大处理。实验结果表明,相对单尺度和多尺度Retinex算法以及改进的直方图均衡化算法,本文方法从主观和客观评价方面都获得了更好的图像增强效果,有效提高了图像的视觉效果和可懂度,并具有较强的鲁棒性。