小波变换和自适应变换相结合的图像增强方法

对比度受限的自适应直方图均衡是一种提高图像的局部细节有效的算法(简称为自适应变换CLAHE)。针对它在应用过程中存在对比度和过度拉伸噪声增强问题,提出了一种有效的图像增强方法,命名为CLAHE离散小波变换,它结合了CLAHE与离散小波变换。首先,原始图像由离散小波变换分解为低频和高频部分。然后,分别使用CLAHE增强低频系数和对高频带小波系数进行滤波,以限制噪声增强。这是因为高频分量对应于细节信息,低频部分包含雾霾图象的大部分噪声。最后,通过采取新的系数小波逆变换重建图像。     

基于边缘信息融合的水下焊缝图像增强算法

提出了一种基于水下环境的焊缝图像增强算法。采用高斯滤波器分离水下焊缝图像的高频分量,通过改进局部对比度增强算法(ILCE)对其进行处理,以增强图像的边缘信息;利用自适应系数设置的Gamma变换改善原始图像亮度信息,同时结合CLAHE算法以提升图像对比度;最后,将处理后的两幅图像进行融合,以得到最终的增强图像。利用本文算法及其他经典算法,针对典型的水下焊缝图像进行对比检测,结果表明,所设计的算法能有效提升图像对比度,同时能够突出焊缝边缘信息,图像均值适中,且信息熵及平均梯度均高于其他算法。     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于离散余弦变换的自适应图像增强

提出一种自适应的频域增强算法.对图像进行离散余弦变换(DCT),按照图像空间内容和频域系数的对应关系,对低频系数(DC)采用-αrooting算法进行调整,压缩图像的动态范围,增强图像照度分量中明区和暗区的细节.把高频系数(AC)分成4部分,按照人的视觉特性进行多尺度非线性调整,增强图像反射分量中大块边缘细节,抑制弱噪声细节,使图像的对比度得到有效的提升.同时由子块图像频域系数幅值分布特征确定低频系数调整函数的控制参数,消除了图像产生的块效应.实验结果表明增强后的图像清晰,层次分明,视觉效果得到了明显的改善.     

基于NSCT变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度低的问题,探讨一种基于正态分布特性和NSCT变换相结合的夜间红外图像增强算法。充分利用了高频子带的系数标准差、系数均值和每个子带系数最大值的构造自适应阈值,保护图像的边缘细节,抑制图像噪声;提出一种新的弱边缘系数增益函数,有效地提升了图像的弱边缘信息。低频系数采用了基于正态分布特性的对比度拉伸增强算法。     

基于小波变换图像融合的镁熔液弱小目标检测

针对镁熔液图像中第一气泡不易检测的问题,提出1种基于小波图像融合与罗宾逊滤波法相结合的检测算法。利用小波变换将第一气泡析出前后的各2帧图像分别分解为多尺度的低频分量和高频分量,根据融合规则对所获得的低频分量和高频分量分别进行处理,获得融合图像;对2帧融合图像分别进行罗宾逊滤波,再通过形态学开运算处理,检测弱小目标。对比分析融合图像与原图像,结果表明融合图像一定程度上可弥补信息缺失,补充图像细节,信噪比得到提高。并将罗宾逊滤波效果与加权均值滤波效果和中值滤波效果进行对比分析,结果表明,采用罗宾逊滤波后的图像信噪比提高了1倍以上,对比度提高了约13倍。实验结果验证了本文方法检测镁熔液第一气泡的有效性。     

基于亮度小波变换和颜色改善的彩色图像去雾研究

针对户外薄雾条件下彩色图像对比度降低问题,提出了一种有效的图像去雾方法.先将图像亮度分量进行小波变换;然后对该分量图像的低频部分利用大气散射简化模型进行反锐化掩蔽高通滤波,亮度分量图像的高频部分采用非线性变换提升后,进而将处理过的低频、高频部分进行小波反变换重构出新的亮度图像,再利用HIS反变换出初级去雾图像;最后采用...     

基于萤火虫优化的自适应PCNN遥感图像融合

为了提高融合后多光谱图像的质量,本文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(FNSCT)与萤火虫优化的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合算法。将通过亮度-色度-饱和度(IHS)变换的多光谱图像亮度分量与全色图像分别进行FNSCT变换,获得相应的高低频系数。针对低频系数,采用区域平均能量法进行融合;对于高频子带,为了确定PCNN模型的最优参数,将PCNN算法的链接强度与链接范围自适应化,并利用萤火虫算法优化其余参数,获得更优的PCNN模型,实现高频系数的融合。最终经过FNSCT逆变换和IHS逆变换得到融合结果。实验结果表明:本文提出的算法既提高了图像的空间分辨率又很好地保留了融合图像的光谱信息。     

结合人眼视觉特性和模糊集理论的彩色图像增强

针对不均匀光照或低照度的彩色图像对比度低的问题,提出一种结合人眼视觉特性的全局亮度调节和局部对比度增强的方法. 首先,将已有的RGB图像转换到HSV彩色空间,根据人眼视觉特性,自适应生成算法参数,非线性调节图像全局亮度和动态范围,提高图像亮度的整体水平; 然后,结合模糊集理论增强算法特性,建立局部对比度隶属度函数,非线性调整图像的局部对比度细节信息; 最后,将增强后的图像由HSV空间转换回RGB空间,完成彩色空间恢复. 实验表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局亮度和局部对比度,提升低照度图像的视见度.     

一种自适应的小波方向对比度图像融合算法

对多传感器获得的图像序列进行图像融合,可以采用基于小波变换的多分辨率分析图像融合方法。首先,对两幅待融合图像进行小波变换,采用平均加权的方法来获得融合后的低频分量;采用一种基于图像对比度的自适应算法来获得融合后的高频分量。最后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数进行小波逆变换,最终得到具有原图像有用信息的融合图像。实验结果表明,这种算法可以很好地保留原图像的有用信息,是一种有效的图像融合算法.     

具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法

为了改善彩色眼底图像增强后颜色失真及采集过程所造成的对比度低、细节信息模糊甚至细节丢失的问题,提出一种兼顾颜色保真、亮度增强和细节增强相匹配的眼底图像增强方法.首先将RGB空间的眼底图像转换到HSV空间进行基于亮度的自适应幂律变换,以解决眼底图像亮度的平衡问题.其次,在Lab颜色空间中采用受限直方图均衡化方法提高眼底图...     

基于小波变换的遥感图像增强方法

为了有效地提高遥感图像的整体对比度,提出一种基于小波变换的图像增强方法来增强遥感图像。在小波域中通过对主要亮度层的图像进行分解,得到低亮度层、中亮度层、高亮度层,对三个亮度层分别进行对比度加强,将加强后的亮度层通过逆离散小波变换得到增强图像。实验结果表明,新方法提高了遥感图像的整体对比度,使图像的局部细节有更好的可视性。     

彩色图像增强的几种方法研究比较

彩色网像中包含有丰富的细节信息,为了获得清晰的彩色图像,保护原有的彩色信息,消除亮度不够对彩色图像像质的影响,笔者在研究彩色图像增强原理的基础上,根据彩色图像的不同模型,对比了3种不同的彩色图像增强方法,并给出了实验结果。研究结果表明,应用增强彩色图像中的亮度信息的方法,既得到了清晰的彩色图像,又保护了原有的彩色信息,而且图像像质还强于Photoshop软件处理的效果。实验结果为彩色图像增强方法的选择提供了指导和参考依据。     

基于峰值信噪比改进的图像增强算法

在图像增强技术中,现有的图像增强算法在对图像进行增强时,总是伴随着原图像亮度的丢失和过度增强效果。提出一种改进的图像增强算法,该方法解决了传统图像增强过程中造成的过度增强、局部过度不自然、原始图像亮度降质的问题。实验结果证明,基于峰值信噪比的改进的图像增强方法优于现有的算法,并且该算法可以在对图像增强的基础上有效的维持原始图像的亮度。     

基于GIF滤波分解的低照度图像增强算法

针对常见的对比度增强方法在处理低照度图像时不能兼顾提升图像亮度、对比度,和增强细节的问题,提出基于引导滤波器(guided image filter,GIF)的低照度图像增强算法。首先将输入图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间;再利用GIF滤波器对图像进行图像分解,得到一个基本层和一个细节层;然后对基本层进行自适应Gamma校正,提高图像的整体亮度和对比度;再对细节层进行S型曲线增强,突出图像的局部细节;最后合成并恢复颜色,得到增强图像。将本文算法、全局Gamma校正、MSRCR 3种算法分别对低照度Bridge和Street图像进行处理,实验结果表明:本文算法能够在有效提升对比度的同时增强图像细节,提升了低照度图像的视觉效果。     

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法

提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。     

利用自适应有序抖动块截断编码的鲁棒水印

为克服现有压缩域水印算法图像质量或鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于自适应有序抖动块截断编码的鲁棒水印算法.首先,利用图像的信息熵和方差自适应地将图像按四叉树分解为平滑块、纹理块和边缘块,再对不同大小的分块进行编码;然后,利用自适应有序抖动块截断编码得到的位平面,通过调整位平面水印嵌入窗口内元素的奇偶和,实现水印嵌入;最后,通过位平面中元素的奇偶和与投票策略来实现水印的盲提取.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能够在取得较低压缩率的同时,获得良好的图像质量;并且有较高且灵活的水印嵌入容量;同时能够抵抗各种常见攻击,尤其对椒盐噪声、亮度调整、对比度调整、旋转、剪切攻击有很强的鲁棒性.     

基于人眼亮度感知的S型函数图像对比度增强算法

为了克服传统变换函数在低照度情况下的局限性,在间接对比度增强领域,提出了一种基于人眼亮度感知对比度灵敏性的S型函数。对于不同的图像亮度,存在不同的视网膜响应值,因此将人眼视网膜的对比度灵敏性建模为对数参数的指数函数。该方法以灵敏度模型作为Steven幂律的指数,推导出一个感知亮度的转换函数。同时还提出了一种参数优化方法,在保持输入图像的平均亮度和直方图的同时,保持信息损失最小。实验结果表明,该方法在保持输入图像平均亮度的情况下,具有更少的信息损失和更低的计算复杂度。在对比度增强、平均亮度保持和细节保持方面具有优势。