适应图像直方图均衡算法

为了改善直方图均衡对低灰度层密集分布图像的处理效果，通过分析图像直方图均衡理论对同一灰度像素在处理后映射到同一灰度的过程中存在的理论缺陷，提出了一种高效的、自适应的算法.该算法首先对图像进行常规的直方图均衡处理，然后对处理后所形成的图像灰度在一个较大的灰度范围内进行映射，保证变换后的图像有较大的灰度动态范围，最后对结果进行适当的亮度修正，保证变换图像整体有较高的对比度，便于观察图像的细节.通过实验证明，改进后的算法可以明显地改善直方图均衡处理低灰度层密集分布图像的效果，同时具有较高的算法效率，适合在实时图像处理系统中采用.     

图像亮度精确控制的双直方图均衡算法

针对传统的双直方图均衡算法（BBHE）不能精确实现图像亮度保持目标的问题,该文提出一种新的双直方图均衡算法。基于给定图像的灰度直方图,建立灰度阈值与输出图像亮度之间的对应关系;求解满足图像亮度要求的所有灰度阈值,从中选择一个最佳阈值用于图像的双直方图均衡处理,使输出图像与BBHE算法增强的图像之间具有最大直方图相似度。基于多种亮度图像的实验结果表明,BBHE算法的输出图像亮度与期望值之间相差-36.94%~ 8.85%,该算法将误差范围缩小到0.43%~ 2.56%,显著提高了双直方图均衡算法控制图像亮度目标的精确性,运行速度满足实时要求。     

立体视觉的四阶段预处理方法

针对LOG滤波方法的不足,提出了一种新的四阶段预处理方法。此方法分为4个阶段:①用均值滤波去除随机噪声;②用高斯滤波去除高斯噪声;③用直方图均衡化法平衡立体图对间的亮度差异;④用拉普拉斯锐化增强图像的边缘和细节。实验结果表明,此方法可以有效地去除图像的噪声,平衡立体图对间的亮度差异。     

一种结合直方图均衡化和MSRCR的图像增强新算法

为便于集成电路(IC)真实缺陷形貌图的缺陷特征提取,提出了一种结合直方图均衡化(HE)和多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)算法的彩色图像增强新算法．用直方图均衡化对彩色图像进行增强,可以显著提高对比度,但会降低原图的信息熵;用Retinex算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区域的细节,但会产生泛白、颜色失真和对比度低的现象．新算法根据两种算法处理结果的特点,将图像先分别进行HE增强和MSRCR增强,然后按照一定的图像融合规则进行加权融合,经过大量的测试统计,得到了一个最佳权重．实验证明,改进的算法使图像的亮度、对比度、细节等都有很大的增强,不仅改善了图像的整体视觉效果,而且得到了最大的信息熵,能更好地刻画IC缺陷细节,有利于后续的目标检测和缺陷特征提取,并验证了算法的通用性．     

一种基于码本背景模型的运动目标检测方法

针对减背景算法中复杂背景下背景帧的提取问题,给出了一种码本背景提取方法。利用视频图像序列中的颜色和亮度信息,为每一个像素点创建一个码本,且码本随着其中码字的更新而更新,所有像素点的码本构成一个完整的背景。用当前视频帧和码本进行比较得到前景运动目标。结果表明：算法运算量小,适合做实时处理。     

基于多尺度小波的图像增强算法

提出了一种基于多尺度小波的图像增强算法。首先对图像做小波分层,利用散布矩阵对分层后的图像提取更丰富的局部结构信息,最后对每一个子图像进行局部直方图均衡化,就可将这些子图像合成为一个完整的输出图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于传统的直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声。     

超空泡图像的图像增强算法

针对水下高速射弹超空泡图像照度不均匀的问题,分析了现有各算法的特性,综合抛物线调整的直方图均衡化和增强细节的自适应直方图均衡化方法对水下高速射弹超空泡图像进行增强,并结合边缘检测技术进行信息反馈,找出了针对超空泡图像的抛物线调整直方图均衡化方法的最优参数.在增强细节的同时减少了噪音的产生,为准确获取空泡外形提供了有利的条件.     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

一种能强化细节的自适应直方图均衡法

根据局部对比度增强法和直方图均衡法各自的优缺点,扬长避短,提出了一种能够同时强化细节,增强整幅图像对比度并能抑制噪声增强的自适应直方图均衡法,用于处理模糊文字及细节较多的图像效果较佳     

复杂背景下的交通信号灯综合识别方法

针对复杂背景下多类型交通信号灯的自动识别问题,提出一种基于亮度分割、K均值聚类及前景直方图分析相结合的识别方法。首先通过亮度分割、几何特征分析和分类统计方法对信号灯进行自动定位;然后利用K均值聚类算法判断信号灯颜色;最终通过分析信号灯前景直方图对信号灯类型及其包含的方向信息进行判断,从而实现信号灯的自动识别。实验结果表明,该方法对不同场景下的不同类型信号灯均具有很高的识别准确率,证明了该方法的高可靠性和广泛适用性。     

直方图修正在图像增强中的应用

讨论了直方图修正在图像增强中的应用.主要是进行直方图均衡化和规定化,对图像灰度级在整个显示范围内进行等间距的排列,最后进行中值滤波去除噪声,从而使图像增强,并在Matlab下进行了仿真.     

基于直方图峰值的PCB三维CT图像双直方图均衡算法 

为了改善PCB三维CT图像的对比度和动态范围,针对目前的双直方图均衡算法无法适应PCB图像特性的问题,提出一种基于直方图峰值的双直方图均衡算法。利用PCB三维CT图像的灰度直方图中的最大值对应于PCB基板的概率最大的先验信息,提出以直方图峰值所对应的灰度值为二分点对直方图进行二分,在其两侧分别进行直方图均衡增强,最后再合并增强结果。实验结果表明算法对PCB三维CT图像更具有针对性,增强效果更好。     

一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法

针对传统抠像算法需要人工交互,无法实现自动抠像,且边缘区域前、背景颜色相近时抠像效果不佳等问题,研究一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法.利用Kinect人物识别的优势,研究根据采集的彩色图像对于人形区域深度图像进行预处理,生成三元图;对人形区域中孔缝进行处理;采用改进的鲁棒抠像算法实现无需人工输入的自动抠像.实验结果表明,抠像算法可实现自然背景中人像的自动抠像,对于前景和背景边缘颜色相近的原始图像,可得到良好的抠像效果.     

一种基于小波变换和直方图均衡的图像增强方法

提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法,该方法既能增强图像对比度,又能有效抑制噪声,突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。     

煤泥浮选泡沫层中气泡特征的提取

利用图象处理的方法来突出浮包沫表面的气泡与图象背景的对比,并提取气泡的边界,为建立泡沫精神与图象中泡沫表面气泡个体统计特征间的关系模型提供依据。在对泡沫表面各种气泡形态的分析中,提出了气泡提取在煤泥浮选泡沫图象分析的可行性。通过对实验室浮选柱所采集的51组泡沫图象进行处理分析,认为图象灰度直方图的均衡化和中值滤波算法对提高图象的动态对比范围,突出气泡的亮度有明显的效果。最后还分析了适合于气泡提取的阈值分割算式法以及气泡的边缘检测算法,从而描述泡沫层图象中气泡的大小和形状等个体特征,达到识别煤泥浮选泡沫图象的目的。     

一种直方图均衡化的五边形拟合老年人异常行为检测算法的研究

老年人异常行为检测是计算机智能视频监控的一项重要功能,其快速有效地检测老年人的异常行为信息,使老年人及时得到救治,本文提出一种直方图均衡化的老年人异常行为检测算法,首先根据定义的行为准则区分异常行为,然后对图像进行预处理-直方图均衡化修正直方图、前景图像和背景图像做差分、对图像进行二值化,采用形态学的算子进行膨胀连通断裂区域,腐蚀、轮廓提取。本文采用头、左手、左脚、右脚、右手五个突出顶点进行五边形拟合,边界跟踪去除影响的噪声。采用面积有效比、周长比、中心比、宽高比进行判断区分老年人的行为。经试验验证该算法提高了正确率,降低了误判率,具有很好的鲁棒性。     

基于背景规范化的照相文本图像二值化

提出一种基于背景规范化的照相文本图像二值方法.通过方差计算确定文本图像的文字区域,并对文字区域进行背景插值后得到原始文本图像的背景图.根据背景图把原始文本图像转换成背景规范化的文本图像,同时用拟合曲线对不同明暗背景区实行相应的对比度补偿,把前景像点与背景像点设置到较小的灰度范围,然后用全局阈值方法进行二值化处理.试验结果表明,该方法是有效的.     

基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法研究

针对某些特殊光源下,如拍摄色温低于2500K或高于7000K时,图像偏色较严重的现象,提出了一种基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法。首先采用Roberts算子对图像进行边缘检测,对得到的图像进行直方图均衡化处理;然后选择参考白点区域,计算图像各通道的增益,用得到的增益值进行色温校正;最后,使用Matlab进行了仿真验证,直接观察实验结果。通过对比,提出的白平衡算法在特殊光源下也能进行正确调整,使白平衡能调整的色温范围更广且算法时间复杂度相对较低,可以广泛应用于数字图像产品中。     

基于连通域相关及Hough变换的公路路面裂缝提取

针对裂缝细小不连贯且带有设计接缝的公路路面,提出了裂缝自动提取算法. 该算法包括路 面图像预处理、基于连通域相关的裂缝提取和基于随机Hough变换的接缝滤除3个环节. 路面图像预处理环节通过部分重叠子块直方图均衡（POSHE）、局部与全局灰度匹配以及基于高 提升空间滤波的图像分割,得到裂缝更加清晰的路面二值图像;裂缝自动提取环节中,通过 基于连通域之间的相关特性,将细小且不连续裂缝的各个片段连接形成完整裂缝,进而基于 连通域长度特性,实现了复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;在接缝滤除环节,通过基于随机 Hough变换的直线检测结果,结合接缝的自然属性设计了一组接缝区域识别规则,实现了裂 缝与接缝的区分,从而得到了最终的裂缝识别结果.     

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。