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1.
为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算法及方向自适应插值算法相比较,提出的方法在蒙古族纹样增强方面具有更好的视觉效果,其评价指标也有显著提高。 相似文献
2.
针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量;然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度,对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声;接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像;最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强,提高图像细节信息和层次感,得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明,与直方图均衡化、多尺度Retinex增强算法、基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法、基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法相比,该算法的图像峰值信噪比至少提升了22.9%,均方根误差至少降低了36.2%,能明显提升图像的清晰度,使图像的纹理信息更加清晰。 相似文献
3.
许静 《数字社区&智能家居》2009,(19)
文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。 相似文献
4.
许静 《数字社区&智能家居》2009,5(7):5268-5270
文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。 相似文献
5.
针对MSR(multi-scale Retinex)算法对雾天彩色图像增强时,不能同时有效地保持细节增强与色彩保真的问题,通过将基于小波变换域的信息融合策略取代MSR算法中线性加权策略,提出一种新的MSR改进算法。融合的基本思路是:首先将待融合图像经四层小波分解,然后将高频分量取绝对值最大值来突出图像的细节,低频分量采用基于局部方差的技术调节色彩,实现保真的效果。通过主观观测和客观评价表明:在对雾天图像进行增强时,MSR改进算法比传统的MSR算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果。 相似文献
6.
《计算机应用与软件》2019,(3)
为了提高红外图像的全局与局部对比度,并有效抑制背景噪声,提出基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法。引入边缘保持平滑滤波,将低质量红外图像分解为一个低频分量和一个高频分量序列;基于模糊统计理论,利用红外图像的强度等级的不确定性,形成平滑直方图,确定出局部最大值,利用优化的平台直方图对低频分量完成增强;根据高频分量的标准差,将其高频分量分类为强边缘、中边缘与弱边缘系数,再设计三个不同的增强方法,对这三类系数进行差异增强,从而得到增强的高频分量序列;将增强的低频分量与一系列的高频分量完成组合,形成增强图像;引入非局部均值滤波,对增强图像实施降噪处理。测试结果表明:与当前低质量红外图像增强方案相比,该方法拥有更高的增强视觉质量,更好地兼顾全局与局部对比度,消除过渡增强、伪影与噪声,且输出图像具有更大的熵值与标准偏差值,分别保持在6.8、5.3以上。 相似文献
7.
一种基于高频强调滤波和直方图均衡化的图像增强方法 总被引:2,自引:0,他引:2
直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节。高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强,但是低频分量的增强要弱一些,这样会使得图像边缘更加清晰。实验表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善。 相似文献
8.
夜间图像由于照明不足,存在图像对比度、亮度偏低,细节不可见,导致图像质量下降.大多夜间彩色图像增强算法往往在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”现象,针对这些问题提出了一种基于目的性优化及改进直方图均衡化的图像增强算法.该算法通过目的性优化增强原图像对比度,最大程度地保留细节;然后采用改进的保留细节的直方图均衡化增强图像;最后采用改进的Gamma校正对图像进行增强.算法结果通过主观视觉效果以及客观质量评价2方面验证,实验结果表明该算法能够有效地增强图像对比度、亮度,恢复图像细节,并消除了“光晕伪影”. 相似文献
9.
一种基于局部方差的雾天图像增强方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于图像局部方差的保持灰度级和亮度的雾天图像增强算法。即在对图像作局部处理的基础上,利用局部方差可以较好的体现图像细节信息的特性,通过计算并比较图像局部标准方差的大小来判断局部图像的增强程度,然后以灰度均值为基准进行局部灰度拉伸。该算法可以有效增强和保留图像细节,克服了传统直方图均衡化处理所造成的灰度级损失的缺点,保持了原图的灰度级和平均亮度,较好的抑制了噪声,图像视觉效果明显改善,因此特别适合于深度信息多变且对比度较低的雾天图像。实验结果表明该算法可以有效的增强雾天图像。 相似文献
10.
针对雾天视频监控系统采集的图像对比度降低、图像模糊的问题,提出一种小波融合算法。该算法在已有的图像增强方法的基础上,应用小波变换、直方图均衡化和非线性增强算子来综合处理雾天降质图像。实验结果表明,该算法对比于传统的方法不但可以明显的提高图像对比度,而且增强图像的边缘细节和纹理特性,取得较好的效果。 相似文献
11.
传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法.经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量.首先,对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex(MSR)调整,以减轻光照条件对图像的影响;其次,对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声;最后,对重构图像进行模糊对比度增强,提高图像的整体对比度.实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果,突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能.与直方图均衡(HE)、MSR、基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像模糊增强(NSCT_fuzzy)算法相比,图像清晰度、信息熵、峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高,且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右. 相似文献
12.
基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断. 相似文献
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14.
在X射线成像检测厚薄不均构件时,经常会出现对比度低或对比度不均以及照度低的问题,这会导致图像显示时构件的一些细节难以被观察与分析。针对这一问题,提出一种基于梯度场的X射线图像增强算法。该算法以梯度场增强为核心,分为两步:首先,提出一种基于对数变换的算法,压缩图像的灰度范围、去除图像冗余灰度信息、提升图像对比度;然后,提出一种基于梯度场的算法,增强图像细节、提升图像局部对比度、提高图像质量,使构件细节清晰显示在检测屏上。选择一组厚薄不均构件的X射线图像进行了实验,并与对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)、同态滤波等算法进行了比较。实验结果表明所提算法具有更明显的增强效果,能更好地显示构件的细节信息,并且通过计算平均梯度和无参考结构清晰度(NRSS)纹理分析的定量评价标准进一步表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对经典多尺度Retinex算法在低照度下产生光晕、过增强、细节丢失等问题,提出了依据频率划分尺度的Retinex增强算法。改进后的算法将图像转换到频域分别对图像进行低通、带通、高通滤波后得到三幅图像,将滤波后图像的特点和Retinex算法中尺度因子对增强效果的影响进行有机结合,利用模糊集合将三个尺度的图像进行加权归一,突出了图像细节,解决了过增强产生光晕的问题。以低照度的图像做为数据源,采用峰值信噪比、均方误差和熵作为质量评价标准验证改进后的算法。 相似文献