基于梯度直方图变换增强红外图像的细节

针对红外图像信噪比低、目标边缘和细节模糊等缺点,提出了一种基于梯度直方图变换增强红外图像细节的方法。通过分析红外图像的梯度直方图,构造出一个高斯函数来扩展梯度直方图,增大图像的梯度值。采用直方图规定化法,实现图像的梯度直方图规定化,得到变换的梯度场。在从变换的梯度场重建增强的图像时,引入全变分(TV)模型来抑制噪声。实验结果表明,提出算法的图像信息熵比灰度直方图均衡化和规定化算法显著提高,明显增强了红外图像的纹理细节,为目标检测、跟踪和识别提供了高质量的图像信息。提出的算法采用有限差分法迭代进行求解和Visiual C++编程,对大小为480pixel×480pixel的图像的处理时间约为40ms,基本达到了工程应用对图像处理的要求。     

彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强

针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。     

应用参数化对数模型增强图像细节及对比度

传统红外图像增强方法由于未考虑人眼视觉特性而存在"超区间值",故极易丢失图像细节。本文结合对数图像处理（LIP）理论,提出了基于参数化对数模型（PLIP）的平台直方图均衡图像增强方法。该方法首先将图像变换为灰度色调函数;然后应用PLIP模型对变换后的图像进行重建,结合平台直方图均衡化来增强图像的对比度和细节信息,并利用图像评价函数（EMEE）与信息熵（En）确定模型的参数值。最后,研制了算法硬件平台,分别用中波和长波红外成像系统对算法进行了实验验证。实验结果显示：该方法对不同场景的图像均可取得很好的增强效果,图像的EMEE值比传统的平台直方图均衡算法提高至少5倍以上,对改善图像质量和视觉效果具有实用价值。     

基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强

由于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法需要手动调节参数,无法实现自适应增强,本文将直方图均衡化和NSCT域增强相结合,提出了一种基于NSCT系数直方图匹配的自适应图像增强算法。该算法首先对低对比度含噪原图像进行直方图均衡化,然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT分解,得到低频子带系数和各高频方向子带系数。对低频子带,将原图的低频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。对各个高频子带,则先进行阈值去噪,再将原图的各个高频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。最后,经NSCT重构得到增强后的最终图像。实验结果表明,本文方法增强效果明显优于直方图均衡化,与Contourlet变换增强法相比,实验所采用的两组图像的图像评价函数(EMEE)值分别提高了24.05%、16.97%、13.29%和20.63%,且与NSCT域非自适应增强法(人工选取参数)的处理效果相当。该方法无需手工调节参数,具有自适应性和实用性强的优点。     

融合Retinex框架对电子内镜图像的增强

针对目前图像增强算法对于电子内镜图像光照不均匀、低照度区域边缘细节不明显以及高噪声等问题的局限性,设计了一种用于电子内镜图像的融合低噪声、均衡光照和细节增强的Retinex框架,并根据此框架设计了增强算法。算法首先利用基于位置信息与相邻频率的滤波器得到低噪光照值;为了有效区分噪声与细节信息,设计了一种基于最大后验概率估计(Maximum A Posteriori estimation,MAP)的反射率估计方法,引入光照因子控制概率权重,对于低照度区域反射率平滑项施加强约束,并通过最大化其后验概率以应对低照度区域的高噪声问题;为均衡光照、应对人体内黏膜和消化液的散射和吸收导致的图像退化,基于暗通道先验(Dark Channel Prior,DCP)算法设计了反向均衡化模型以得到均衡光照值;为应对低照度区域细节信息不明显问题,利用对比度限制自适应直方图均衡化得到细节增强结果。通过使用均衡光照值补偿增强后的反射率,实现噪声抑制、光照均衡、细节增强提高之间的有效融合。实验结果表明,本算法较于近期的同类算法NIEIE(Non-uniform Illumination Endoscopic Imaging Enhancement),能够在保持信息熵与峰值信噪比的基础上,增强度提升23.94%,对于电子内镜图像具有良好的适用性。     

非线性偏微分方程增强多光谱图像清晰度

多光谱成像系统会改变输出光的波长,这就导致图像在不同波段下形成了不均匀亮度(阴暗图像和高亮度图像),严重影响了特征波段提取与测量。为了提高各波段的有效利用率,引用了一种增强多光谱灰度图像清晰度的有效方法。通过非线性的偏微分方程扩大梯度空间、保留梯度值较大的边缘,增强图像的纹理细节。由于多光谱图像阴暗波段的纹理较弱,不容易辨别其所有信息,为了更好地使增强效果完全体现出来,使用直方图均衡化来调节亮度的不均匀性。最后,通过人眼视觉的定性和客观函数的定量两方面对该组增强图像的清晰度进行了评价。结果表明:该方法能够有效地协调各波段的多光谱图像清晰度,并且图像的增强效果也非常明显。     

基于改进Hough变换的圆形零件尺寸测量研究

分析了直方图均衡化图像预处理技术,针对标准Hough变换的不足,提出了一种结合圆的几何特性改进Hough变换的方法。该方法根据圆周上各点连线的垂直平分线交点通过圆心这一圆的几何特性,沿边缘方向进行梯度搜索,找出圆心并求解半径,有效解决了含噪声图像圆形零件边缘检测的难题。通过对轴承零件内、外径和尺寸的测量应用研究,验证了改进Hough变换圆形零件测量技术的有效性和准确性。     

一种非制冷红外焦平面探测器图像清晰化设计与仿真

针对非制冷红外焦平面探测器在成像过程中存在非均匀性、存在一定数量的盲元以及红外图像质量不高等问题，设计一种非制冷红外焦平面探测器图像清晰化的算法。首先采用两点校正法对焦平面阵列各像元的增益核偏移量进行校正，采用邻域替代法，利用帧内空间相关性对盲元进行补偿；然后对图像进行3×3的滑窗滤波，将滤波后的图像与经过拉普拉斯算子锐化后的图像进行叠加，使其图像细节得到增强；最后通过直方图均衡化调整图像的灰度。仿真结果证明，所设计的方法能够有效提高红外焦平面探测器的清晰度，增强图像的细节。     

一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法

针对图像细节增强过程中梯度对噪声敏感的缺点,本文提出了一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法.首先,该算法利用差分曲率代替梯度值决定系数的放大倍数,以差分曲率作为自变量的放大系数函数考虑了更多的邻域像素,从而克服了图像梯度对噪声敏感的缺点;然后,利用该放大系数非线性地放大对比度场,并构造能量泛函;最后,通过变分方法得到增强后的图像.标准测试图像和工业X射线图像的实验结果表明,本文提出的算法在有效增强图像对比度的同时,能够较好地抑制噪声.     

基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别

当前齿轮破损图像识别未拟合周期性动作捕捉数据,导致齿轮破损图像的识别效率较低,图像边缘轮廓中细节信息丢失,造成识别误差较大、识别效果较差.提出基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别方法,通过小波变换方法提取齿轮破损图像中存在的低频成分,做双直方图均匀化处理,采用高斯高通滤波器提取齿轮破损图像中存在的高频成分,增强...     

基于模糊形态筛和四元数的水下彩色图像增强

水下彩色图像增强是水下视觉领域的一个重要问题.其中,照明引起的非均匀亮度往往严重影响了对水下图像增强的效果.首先运用彩色模糊形态筛改善非均匀照明情况,然后通过围绕水体色彩的四元数几何旋转,将水下背景像素赋予灰度或低饱和度色彩,而目标像素色彩保持不变,从而扩大前景目标与背景的差别.实验结果对比表明,新的彩色水下图像增强算法修正了水下图像的色彩不平衡,更适于处理水下图像的亮度不均匀情况.     

结合假边缘提取和直方图分析的图像灰度变换

光学刻划字符图像的前景通常由高灰度像素区域和低灰度像素区域组成,导致使用传统的基于梯度的边缘提取方法如Canny算子不能准确地获得字符的轮廓,为此本文提出了一种利用假边缘信息结合直方图分析的图像灰度变换方法,变换后的图像前景仅由低灰度像素构成。首先对Canny边缘点进行特征分析,提取其假边缘点;然后进行图像直方图分析,确定灰度变换范围以及灰度对应关系,并对假边缘两侧的边界区域施加光滑度约束来确定灰度变换参数;最后以此变换参数对非背景区域的高灰度像素进行灰度变换。实验证明,灰度变换后字符笔画仅由低灰度像素构成,原边界处的灰度变化足够光滑,可以使用基于梯度的方法来提取完整而准确的字符轮廓。     

Gray-level transformations for interactive image enhancement

A gray-level transformation method suitable for interactive image enhancement is presented. It is shown that the well-known histogram equalization technique is a special case of this method. Experimental results which illustrate the enhancement capabilities of the procedure are also described.     

手指静脉图像增强算法研究

根据手指静脉图像的特点,采用了一系列增强图像的算法,分平滑去噪、锐化和二值化三个步骤实现,从而达到分离静脉区域和背景区域的目的。在平滑去噪部分,根据手指静脉图像相邻区域间灰度的关系特点,采用了梯度倒数权重平滑法,对图像进行了去噪处理;在锐化部分,采用将高频强调滤波和直方图均衡化相结合的方法,达到了增强静脉和背景对比度的较理想的效果;在二值化处理部分,根据手指静脉不同区域灰度差别较大的特点,提出了一种分区域处理的方法。试验表明,该算法能有效的分离静脉区域和背景区域。     

一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强方法

提出了一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强算法,用于从不均匀的弱照明图像中提取目标边缘。依据照明反射图像形成模板和CCD相机成像公式,推导出图像的小波变换公式。对图像局部区域中边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。给出一种同时考虑小波模值大小和梯度方向的模糊算子来增强边缘并抑制噪声。最后,采用仿真和真实的图像对该算法进行验证,利用此算法检测阶梯边缘,得到该算法的边缘检测评价标准F系数值为0.984 3,边缘定位精度评价系数E_d值为0.126 5,通过被检测的特征球边缘计算得到的交比值误差为3.72×10^-3。实验结果证实,该边缘检测方法能够很好地工作于非均匀的弱照明图像。     

等面积递归分解的部分重叠局部直方图均衡

针对现有的直方图均衡算法在图像细节信息增强的同时无法保持输入图像亮度的缺点,以部分重叠局部直方图均衡算法（POSHE）为基础,将递归分解的思想引入子块图像直方图均衡过程,提出了一种改进的部分重叠局部直方图均衡算法。子块图像根据其累积概率密度（CDF）的中值递归地进行不同深度的分解,然后对每一个分解的子图像在其灰度范围内进行直方图均衡,并将均衡后的子图像合并,最后根据移动步长对子块图像进行线性或双线性插值消除块效应对图像细节信息的影响。实验结果表明,这种算法既能有效地增强图像的细节信息,又能保持输入图像的亮度,并且彻底地消除了块效应对图像均衡结果的影响,使均衡后的图像具有更加自然的视觉效果。     

Moderated histogram equalization, an automatic means of enhancing the contrast in digital light micrographs reversibly

A means for improving the contrast in the images produced from digital light micrographs is described that requires no intervention by the experimenter: zero‐order, scaling, tonally independent, moderated histogram equalization. It is based upon histogram equalization, which often results in digital light micrographs that contain regions that appear to be saturated, negatively biased or very grainy. Here a non‐decreasing monotonic function is introduced into the process, which moderates the changes in contrast that are generated. This method is highly effective for all three of the main types of contrast found in digital light micrography: bright objects viewed against a dark background, e.g. fluorescence and dark‐ground or dark‐field image data sets; bright and dark objects sets against a grey background, e.g. image data sets collected with phase or Nomarski differential interference contrast optics; and darker objects set against a light background, e.g. views of absorbing specimens. Moreover, it is demonstrated that there is a single fixed moderating function, whose actions are independent of the number of elements of image data, which works well with all types of digital light micrographs, including multimodal or multidimensional image data sets. The use of this fixed function is very robust as the appearance of the final image is not altered discernibly when it is applied repeatedly to an image data set. Consequently, moderated histogram equalization can be applied to digital light micrographs as a push‐button solution, thereby eliminating biases that those undertaking the processing might have introduced during manual processing. Finally, moderated histogram equalization yields a mapping function and so, through the use of look‐up tables, indexes or palettes, the information present in the original data file can be preserved while an image with the improved contrast is displayed on the monitor screen.