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。     

基于双边滤波的Retinex图像增强算法

针对Retinex图像增强技术在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”这一缺点,提出了一种基于双边滤波的Retinex算法。该算法先使用带有边缘保存功能的双边滤波将原图像分解成照度图像和反射图像,再分别采用不同的策略压缩照度图像和增强反射图像,最后把两部分图像合成为新的图像。通过从主观视觉效果和客观质量评价两方面对该算法进行检验,实验结果表明它有较好的增强效果,解决了“光晕伪影”问题。     

基于不同色彩空间融合的快速图像增强算法

针对现有Retinex算法中存在的色彩失真、噪声放大及光晕伪影现象等问题,本文提出了一种基于Retinex理论的改进算法. 该算法首先在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理,同时在拉伸得到的对数域反射分量至一定的动态范围时（本文是0～255）,引入增强调整因子,调整不同亮度值的增强程度来避免噪声放大及色彩失真现象;然后在RGB空间,通过分析光晕产生的原因,提出一种改进的高斯滤波器来消除光晕现象,并在计算反射分量时,通过参数调整图像颜色的保真度. 最后,对上述两种不同颜色空间的处理结果进行加权平均作为算法的最终输出. 实验结果表明,针对不同光照条件下的图像,1）该算法可以明显地改善光晕伪影现象;2）无色彩失真、噪声放大等问题;3）效果和效率优于带色彩恢复的多尺度Retinex算法（Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR）及其他对比算法.     

基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法

针对常用的双边滤波算法易造成图像细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈时易出现光晕伪影现象等缺点,提出了一种基于双边滤波和多尺度Retinex算法的图像增强方法。该方法首先对图像进行小波分解,获得图像高频和低频系数;然后采用多尺度Retinex算法和双边滤波结合的方案对图像低频系数进行处理,采用软阈值滤波算法对图像高频系数进行处理;最后通过离散小波反变换得到增强后的空域图像,并对其局部对比度进行自适应增强处理。实验结果表明,该方法可以有效改善图像颜色失真情况,细节丰富,对比度强,为图像后续的特征提取奠定了基础。     

焦点引导的带颜色恢复的多尺度Retinex算法

针对低照度下高动态范围图像在应用多尺度Retinex算法进行图像增强时,易出现光晕现象和颜色失真等问题,提出了一种可以由焦点引导的带颜色恢复的多尺度Retinex(FgMSRCR)算法。通过自底向上视觉注意模型对低照度下高动态范围图像进行焦点提取,保留于相异焦点集中,对整幅图像应用带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)进行图像增强,再对焦点区域进行保持亮度和颜色比例的增强,利用高斯平滑滤波器完成图像增强任务。实验结果表明,与常见的图像增强算法和其他Retinex算法相比,该算法能够在保持颜色恒常的前提下有效地克服光晕现象。     

滤波器可变的Retinex雾天图像增强算法

针对现有中心环绕Retinex图像增强算法滤波器固定,不能对雾天图像有效地同时增强细节与色彩保真的问题,提出一种滤波器可变的Retinex图像增强算法.首先根据雾天图像雾化程度的分布特征得到滤波参数的阈值;然后将原图中每一子块的局部信息与阈值信息作差运算得到相应的滤波器,由此计算出该子块的入射分量,并通过部分重叠策略平移子块完成对整幅图像的入射分量估计;最后将原图减去整幅图像的入射分量得到反射分量,实现对图像的增强.通过主观观测和客观评价的结果表明:该算法比现有的中心环绕Retinex算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果.     

基于结构纹理分解的矿井图像增强方法

矿井下存在低照度、多灰尘现象,导致监控视频采集的图像具有光照不均、模糊及细节丢失的问题,影响后续智能图像识别,现有矿井图像增强方法普遍存在图像纹理细节不清晰、视觉效果差的问题。提出了一种基于结构纹理分解的图像增强方法。首先,利用maxRGB算法对原始图像提取初始光照分量,接着构建优化目标函数,依次优化求解初始光照分量中的结构分量、纹理分量及噪声分量：先对初始光照分量进行加权引导滤波,作为先验约束,迭代获得边缘清晰的结构分量;再结合最大邻域差方法和加权平均局部变分构建局部变化偏差函数,作为约束权重,迭代得到细节丰富的纹理分量。然后,将原始图像转换到HSV颜色空间,提取出原始图像的亮度分量,并结合结构分量、纹理分量及噪声分量,利用Retinex理论进行重构,得到增强后的初始亮度分量。为避免亮度过增强,引入带有截断因子的自适应伽马校正（AGCWD）处理图像初始亮度信息,以获得最终的亮度分量。最后,将图像转换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明：(1)基于结构纹理分解的图像增强算法能保证图像边缘纹理细节更加清晰,减少了图像增强过程中的光晕伪影,且增强后的图像灰度直方图更均衡。(2)与结...     

复杂光线下的车牌图像增强算法

为解决复杂光线对车牌识别造成的困难,提出基于改进的Retinex理论的复杂光线图像增强算法.首先提取车牌图像的亮度分量,对亮度分量进行顶帽变换,该处理可以准确地提取车牌图像的背景,进而提取出车牌字符图像,有效地削弱复杂光线的影响;再利用改进的Retinex算子进行细节增强同时消除伪影,得到最终输出结果.实验结果表明,对于复杂光线下的车牌图像,文中算法在主观视觉效果和客观指标两方面都体现出充分的优势,证明了该算法的可行性.     

顾及图像增强的煤矿井下视觉同时定位与建图算法

基于特征点法的视觉同时定位与建图（SLAM）算法在煤矿井下有一定应用,但受光照不均、光照多变、明暗区域交错等因素影响,图像质量较差、纹理信息匮乏,导致视觉SLAM前端特征提取与匹配精度较低,易出现跟踪丢失问题,影响视觉SLAM算法的定位精度与建图效果。提出一种顾及图像增强的煤矿井下视觉SLAM算法,通过图像增强处理提升视觉SLAM的整体性能。采用基于改进双边滤波的Retinex算法对煤矿井下图像进行增强处理：将原始RGB图像转换至HSI色彩空间,以改进的双边滤波代替传统Retinex算法的高斯滤波作为中心环绕函数,对图像反射分量进行估计后转换至RGB色彩空间,得到最终增强图像。将基于改进双边滤波的Retinex算法引入经典ORB-SLAM2算法框架进行位姿估计和建图。基于矿井轮式机器人数据采集平台在煤矿井下巷道环境中对顾及图像增强的视觉SLAM算法进行试验,结果表明：与传统Retinex算法相比,经基于改进双边滤波的Retinex算法增强后的煤矿井下图像未出现明显的泛白及光晕现象,图像质量得到提升;与ORB-SLAM2算法相比,顾及图像增强的视觉SLAM算法提高了特征匹配质量和数量,估...     

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的彩色图像增强方法综述

Retinex算法是彩色图像增强领域中的重要方法, Retinex算法具有丰富的内涵. 针对传统Retinex算法易在增强结果中产生色彩失真、光晕现象等局限性, 本文讨论并分析了现有的基于颜色空间转变、色彩校正和估计照度分量设计方法的一系列相关的改进方法. 最后指出了Retinex算法可进一步研究的方向.     

基于非线性扩散均值漂移的Retinex 雾天图像清晰化算法

针对传统Retinex 算法在处理雾天图像时,易在明暗对比强烈处产生光晕 现象以及处理后图像存在的色彩失真问题,论文提出了一种基于非线扩散均值漂移平滑的 Retinex 雾天图像清晰化算法。首先,采用小波变换调整景物信息在图像中的动态范围分布; 然后,采用局部非线性扩散均值漂移滤波器对图像进行平滑来估算入射光照信息,进而获得 景物的反射光照信息;最后,在lαβ 彩色空间利用处理前后图像的色饱和度差异来进一步补 偿由于图像平滑所造成的色饱和度损失。实验结果表明,提出的算法能够明显提高图像的清 晰度,并有效克服色彩失真和光晕伪影现象。     

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。     

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。     

模糊多尺度Retinex彩色图像增强

由于中心环绕Retinex算法中假设场景中光照是平缓变化的,所以在图像明暗对比强烈处易出现光晕现象。针对Retinex传统算法的固有缺陷,结合MSRCR算法在色彩恢复上的优势,提出了一种模糊多尺度Retinex彩色图像增强方法（FMSRCR）。FMSRCR使中心环绕空间对比运算仅在光照强度相近的区域中进行,克服了光照不均的影响。同时采用自适应高斯模,减少了卷积运算量。通过实验证明该方法是有效的。     

基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强

在彩色成像过程中,低照度是导致图像降质的一个重要因素. 本文提出了一种新的基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强算法. 为了避免场景光源的影响,提出了像素有效集的概念. 基于灰色调算法的灰度像素假设,利用有效像素估计光 照的颜色;在后处理阶段,利用有效像素的灰度级范围确定直方图剪裁的上下限. 实验表明,算法有效地校正了图像 的颜色、对比度和亮度,从而增强了图像的视见度,且不会产生Retinex 算法所固有的灰化效应和Halo 效应.     

基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法

针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。     

多尺度权重评估的MSRCR混合曝光成像算法

针对混合曝光成像算法过程中会出现低曝光处细节丢失且颜色失真饱和度不佳导致视觉观感下降的问题,提出一种多尺度权重评估的MSRCR（Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR）混合曝光融合算法。基于Retinex模型将待融合图像分解为亮度分量与反射光分量,对亮度分量结合ACES函数构造光照补偿归一化函数进行处理,对反射光分量加入颜色恢复函数提升色彩细节;分别从曝光量、饱和度、对比度、色域四个尺度设计图像融合权重值,通过多尺度评估优化融合比例;利用Laplacian金字塔融合算法进行多尺度权重融合获得最终图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法处理效果较好,有效降低了暗处失真率,提升了视觉信息保真度。