改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强

由于光在水下传播会发生吸收和散射,导致采集 的水下图像出现模糊、对比度低、色偏、光照不 均匀等问题。针对以上问题,提出了一种改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强算法 。首先基于G 通道对R和B通道进行补偿,并对RGB 三通道进行直方图拉伸后使用灰度世界(Gray World) 算法得到颜 色校正图像;然后使用改进的伽马函数改善颜色校正后图像光照不均匀问题,得到光照均匀 图像,并进 行归一化处理;再对光照均匀图像使用限制对比度的自适应直方图均衡化(contrast limite d adaptive histogram equalization,CLAHE)算法得到对比度提升图像;最后采用多尺度融 合算法对以上得出的3幅图 片进行融合,得出增强图像。实验结果表明,提出的算法对不同水下环境的图像均有较好的处理 效果,图像质量评价指标得到明显提高。     

基于多尺度级联网络的水下图像增强方法

针对水下图像由于光吸收、后向散射等因素导致的严重色偏、细节丢失等问题,该文提出一种基于多尺度级联网络的水下图像增强方法。针对单一网络特征利用不全面导致的图像梯度消失问题,该方法通过级联多尺度原始图像与相应的特征图像,以获得更优异的细节保持效果,并实现从较浅层到较深层快速预测残差的能力。此外,引入联合密集网络块和递归块,通过特征重用有效解决多尺度网络参数过多的问题。为有效解决单一损失造成的图像细节恢复不均的问题,提出Charbonnier和结构相似度 (SSIM) 联合损失函数。经仿真实验分析,所提网络在处理水下图像严重色偏、细节丢失等方面都取得了显著的效果。     

改进直方图匹配和自适应均衡的水下图像增强

为了更有效地改善水下图像的颜色,进一步提升图像的对比度和清晰度,提出改进直方图匹配和自适应均衡的水下图像增强方法。以像素均值最大的通道图像的直方图作为基准,对各通道图像分别进行直方图匹配,校正水下图像的颜色偏差;充分利用HSI颜色空间中颜色分量与明度分量的独立性,对明度分量进行自适应的局部直方图均衡化,进一步提升图像的对比度和清晰度。主、客观的实验数据显示,相对于部分现有方法,本文方法对水下图像增强后的视觉效果更优,信息熵、平均梯度、水下图像质量指标（Underwater Image Quality Measures, UIQM）和结构相似性指数（Structural Similarity Index Measure, SSIM）的值更高。因此,本文方法对水下图像具有更有优的增强效果。     

基于注意力的多尺度水下图像增强网络

水下图像往往会因为光的吸收和散射而出现颜色退化与细节模糊的现象,进而影响水下视觉任务。该文通过水下成像模型合成更接近水下图像的数据集,以端到端的方式设计了一个基于注意力的多尺度水下图像增强网络。在该网络中引入像素和通道注意力机制,并设计了一个多尺度特征提取模块,在网络开始阶段提取不同层次的特征,通过带跳跃连接的卷积层和注意力模块后得到输出结果。多个数据集上的实验结果表明,该方法在处理合成水下图像和真实水下图像时都能有很好的效果,与现有方法相比能更好地恢复图像颜色和纹理细节。     

采用多尺度密集残差网络的水下图像增强

为了有效解决水下图像亮度、 对比度过低和颜色混乱等问题,提出一种改进的多尺度密集残差网络的水下图像增强方法.对原始图像进行多尺度特征提取,更好地保留了图像细节,通过改进的密集残差网络对水下图像进行增强处理,提升图像亮度和对比度,校正图像颜色,在每个密集残差网络间添加了SK注意力机制,可以选择性地捕捉输入图像的关键信息并...     

区域自适应多尺度强光融合的红外图像增强

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

一种改进的夜视图像增强处理算法

图像增强是夜视图像处理的一种重要方法,而直方图均衡是最经典的图像增强算法之一.但将它直接用于夜视图像处理有如下缺点:(1)丢失原始图像的亮度信息;(2)处理过程中有灰度合并现象发生.结合夜视图像的特点,提出了一种保持亮度和克服灰度合并的新算法,即采用不同灰度区间分别均衡,并且采用设定最小灰度间隔和最大拉伸系数的均衡函数的方法,从一定程度上克服了上述缺点.     

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.     

多输入融合对抗网络的水下图像增强

针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,添加了纹理提取单元对两种增强图像进行纹理特征提取,并将提取的纹理特征与对应的置信度图进行融合。最后,通过构建多个损失函数,反复训练对抗网络,得到增强的水下图像。实验结果表明,增强的水下图像色彩鲜明并且对比度提升,评价指标UCIQE均值为0.639 9,NIQE均值为3.727 3。相比于其他算法有显著优势,证明了该算法的良好效果。     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法

提出了一种基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法,有机地结合了亮度拉伸和传统直方图均衡化的优点。通过定义直方图中相邻灰度级的距离,引入了一个基于直方图均值和标准偏差的Piecewise线性变换,探讨了图像过亮时Piecewise直方图均衡化参数的选取。实验表明,该方法的处理结果能有效避免现有的直方图均衡化方法中的"吞噬"问题和亮度饱和问题。在增强图像时不仅能保留细节,而且具有更加自然的视觉效果。     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

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。     

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。     

基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法

针对在水下环境中,光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降,图像对比度低、颜色失真的问题,提出了一种暗原色先验和基于通道直方图量化的颜色校正算法相结合的图像增强新方法。对于待增强的水下彩色图像,首先建立水下光学图像成像模型,并利用优化与改进的暗原色先验算法对图像进行去模糊,然后通过分析R、G、B三通道的累积直方图,对去模糊后的彩色图像各通道灰度值进行量化,实现图像的颜色校正。实验结果表明,提出的方法可以有效地消除了由于光的散射造成图像的模糊,有效提高了水下图像的视觉效果,恢复水下图像的颜色平衡。     

一种红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低的特点提出一种红外图像细节增强算法,并对其进行了仿真。该算法首先利用腐蚀和膨胀以及均值滤波来消除散粒噪声,然后通过均值滤波得到低频图像,从而提取出细节图像,并且计算每个像素的权重,对细节图像进行有权重的直方图统计,通过幂级数变化降低背景的影响。仿真结果表明,此方法在不同情景下都能够取得较好的效果,并且由于该算法复杂度低,在硬件实现时需要的资源也较少,可以进行商用。     

利用Gabor小波系数融合进行图像增强的研究

在传统图像增强技术的基础上,提出了一种基于GABOR小波系数融合的图像增强方法。通过Gabor小波对图像进行滤波,产生八个方向的滤波图像系数,对这些图像系数用求平均值融合方法得到图像边缘图,再融合经传统空域增强方法得到的直方图均衡化图像以产生最终增强的边缘信息以便于分析处理的图像。