基于人眼视觉特性的红外图像增强技术研究

基于红外图像灰度分布集中、对比度低的特点,结合人眼视觉特性,提出了基于人眼视觉特性的非线性变换方法.基于人眼灰度分辨能力随灰度变化的线性关系,推导了人眼的可分辨率灰度函数和基于人眼视觉的非线性变换函数,建立了人眼的非线性变换模型,实现了将有限的红外图像信息映射到有利于人眼观察的灰度分布区域.实验结果表明,该方法处理的图像反差适中、纹理明晰、细节部分对比明显,有效解决了红外图像低对比度和细节模糊的问题.     

基于人眼视觉特性的红外图像增强算法

提出一种基于人眼视觉特性的红外图像增强算法.该算法采用符合人眼感知特性的LIP(Logarithmic Image Processing)模型,并根据人眼视觉在图像变化区域比平滑区域敏感,使用幂次变换方法对图像的高频和低频成分分别进行增强处理.实验结果表明:本文相比传统算法能够有效增强图像细节信息,提高图像对比度,明显改善红外图像的视觉效果.     

结合视觉特性的红外图像增强方法

为了增强红外图像的细节信息,改善图像视觉效果,将视觉特性与红外图像特征结合,提出了一种结合视觉特性的图像增强方法。首先,对图像运用Weber定律进行亮度处理,并在对数域角度,利用背景强度与光强梯度呈局部线性关系的特性,模拟视觉系统来分割图像。然后,分别对分割图像进行增强处理,过暗、过亮区域采用改进的自适应直方图均衡算法、Weber区域采用多尺度Retinex算法。最后,三区域构建图像,输出细节突出、亮度适中的红外图像。实验结果表明:本文算法增强了图像细节、缩短了运行时间、有效地消除“光晕”现象,改善了图像的视觉效果,具有较好的应用前景。     

基于视觉特性和复杂度加权处理的图像增强新算法

针对经典直方图统计中的统计数据与信息量非相关问题,将局部复杂度加权处理应用到直方图构造中,在进行灰度级像素统计时,通过压缩平滑区的灰度级比重,解决统计数据信息量不一致问题,使得算法具有鲁棒性强,且对平滑区噪声抑制明显等优点。同时,为了优化配置主导灰度级动态范围,结合视觉系统感知特点,采用视觉分辨能力参数最佳视觉分辨偏差(0ND)约束主导灰度级动态范围的方法,使得图像不仅获得了满意的视觉效果,同时有效地克服了振铃现象和噪声过增强等问题。     

基于人的视觉特性的图像增强技术

由于某些原因造成图像模糊不清时,通过图像增强技术还其本来面目就显得十分重要。提出了一种基于人的视觉特性的图像增强技术,该算法是对基于局部边缘检测算法的改进,能够有效地增强整个图像的对比度,增大图像的动态范围,并且依据人眼视觉特性。分析了图像增强的关键技术, 给出了实现图像增强的算法,并通过C++编程实现了对图像的增强处理。经实验验证,该方法能较好地改善图像质量,具有良好的效果。     

基于HVS的红外图像增强技术研究

依据人眼视觉系统(human visual system,HVS)特性并结合红外图像的特点,针对不同的背景像素统计量对红外图像直方图均衡化的影响进行了分析和研究,提出了一种基于HVS的红外图像增强技术.理论分析和实验结果证明,提出的增强技术与传统的直方图均衡化增强方法相比,增强后的红外图像细节清晰,对比明显,目标信息易被人眼视觉观察,具有很好的实际应用价值.     

基于视觉对比度分辨率的红外图像增强算法

针对传统红外图像增强方法存在增强后目标边缘模糊及背景噪声过增强的缺陷,结合人眼视觉特性,提出了基于视觉对比度分辨率的非线性变换算法。该算法根据人类视觉在不同背景灰度下分辨目标的能力不同,自适应调整灰度变换曲线,使目标映射到人眼分辨的敏感区域,同时使背景噪声映射到人眼分辨的不敏感区域。经测试表明:提出的算法与传统算法相比更易突出红外图像目标的细节信息及其边缘轮廓,峰值信噪比提高近1倍,对比度增益提高近0.5倍。     

基于子行驱动人眼视觉图像增强技术的研究

介绍了FED子行驱动灰度调制技术原理,同时为了解决子行驱动对后级驱动芯片工作速度要求高的问题,在降低图像灰度数据位数的同时应用误差扩散法来实现图像的还原。误差扩散法较好地再现了图像细节,减少了失真现象,但是图像的灰度级降低,整体对比度下降。根据人眼的视觉特性,提出了基于人眼视觉特性的图像增强技术,并应用于子行驱动FED显示系统中,使视频图像显示的对比度有所提高,画质更为细腻,更加接近人眼的视觉效果。     

一种基于人眼视觉特性的压缩方法

结合人眼的视觉特性以及视频编码的特点,去除视频编码中的视觉冗余,在JM软件的基础上进一步压缩编码比特数.实验结果表明,该方法能在视频主观质量没有发生明显变化的前提下,编码比特数进一步压缩8%～20%.     

基于人眼视觉特性的无人机红外图像增强研究

线性灰度变换方法增强无人机红外图像时,忽略了人眼辨别图像灰度的能力,增强后的红外图像辨识效果差,为此,提出基于人眼视觉特性的无人机红外图像增强方法。基于人眼辨别灰度的特性,在高低灰度区域拉伸灰度间隔、中间灰度区域缩短较大灰度级间隔,由此构建非线性灰度变换模型调整图像灰度;基于对数隶属度函数变换红外图像转至模糊域,对红外图像反复做非线性变换,增强图像边缘信息;基于加权平均融合法融合2种方法增强后的红外图像,得到最终的无人机红外图像增强结果。经测试,该方法增强后的红外图像灰度、亮度适中、边缘效果增强,对比度增益增幅较大。     

基于回转窑表面的红外双波段测温方法研究

回转窑是水泥熟料生产中的重要煅烧设备。在生产过程中,需要通过对回转窑的表面温度进行测量来监测窑体内部的生产状态。传统方法使用单波段红外测温对回转窑的表面温度进行监测,但是这种方法的测温精度不高,无法获取准确的测温数据。为了提高回转窑表面测温精度,提出了一种红外双波段测温方法。首先对传统的回转窑测温方法进行了理论分析,包括影响测温的几种主要因素;然后介绍了双波段测温原理,并推导出了基于回转窑的双波段测温模型;最后对其进行了实验验证。结果表明,与传统的单波段测温方法相比,本文方法在温度测量方面具有更高的精度。     

基于回转窑表面温度场的红外三维图像重建算法研究

回转窑是工业生产中熟料煅烧的核心设备,生产过程中需要对其进行实时监测,防止温度过高引发事故。现代工业采用红外测温方法实时监测回转窑的表面温度,在监测过程中需要进行实时故障定位。传统方法对回转窑实时监测时,普遍使用二维图像显示回转窑的表面温度,这种热像图的直观性差,立体感不强。针对上述问题,提出了一种新方法,对回转窑的表面温度场进行三维重建,并以伪彩显示出回转窑整个表面的温度信息。实验表明,生成的回转窑温度场的三维立体模型比传统热像图的效果更好,更容易被工作人员辨识,有利于工业生产。     

基于自适应模糊PID算法的窑筒体红外测温与制冷的精确控制

工业温度控制系统的非线性、时变性和滞后性等特性常严重影响温度控制的快速性和准确性,这会给实际生产等带来巨大的危险隐患。本文将探讨对基于红外测温的窑筒体如何实现精确测温以及如何利用自适应模糊PID算法进行相应控制的情况,并通过Matlab仿真展示部分成果。结果表明,该类算法在窑筒体红外测温制冷中对于提高系统性能起到关键性作用.     

尺度变化的Retinex红外图像增强

经典Retinex模型增强算法采用固定尺度高斯核平滑滤波,导致单一尺度Retinex无法进行全局有效增强,而多尺度Retinex权重系数选取困难,二者均不能满足视觉要求。针对以上问题,基于人眼视觉掩盖效应提出一种尺度变化高斯核平滑滤波的Retinex算法。首先利用人眼视觉掩盖效应的屏蔽函数检测像素邻域空间细节,依据像素区域细节信息丰富程度设计出尺度变化的高斯平滑滤波器,实现照度估计,最后对尺度变化高斯平滑滤波器实现提出实用方法。实验证明本文算法有效提高红外图像对比度,增强细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标上整体优于修正对比度限制直方图均衡算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex及平稳小波和Retinex增强算法。

     

一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法

为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性,提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征,提出一种图像的角频率的计算方法,并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法;然后以此阈值作为量化步长,提出一种图像变换域频谱系数的量化方法;最后采用霍夫曼编码算法进行编解码,实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验,结果表明:与JPEG技术相比,三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.4807%、6.9879%和2.6494%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。

     

45°旋转扫描镜多元并扫的红外图像校正建模与仿真研究

对某遥感卫星红外扫描成像仪45°旋转扫描镜多元并扫成像中产生的图像像旋现象进行了分析,构建了图像校正模型。阐述了像旋产生的机理及图像校正方法。通过对遥感图像的仿真分析,初步验证了地面软件消像旋方案的正确性与可行性。