基于MSR的雾天图像清晰化算法研究

研究雾天图像清晰化的问题,需提高图像增强的均匀性。针对雾天情况下,由于雾气的遮挡使得拍摄图像对比度降低,图像局部细节处不清晰,传统的直方图均衡化的雾天图像清晰化方法虽然能够增强图像对比度,但是图像局部细节增强不足,造成图像增强均匀性不高的问题。提出一种MSR的雾天图像清晰化算法,通过Sigmoid函数对图像作映射,拉伸图像的对比度,然后利用MSR算法,将图像小波分解为高频分量和低频分量,对高频分量取绝对值最大运算,低频分量加权平均,并避免了对图像进行全局直方图均衡化造成的图像增强不均匀,局部细节增强不足的问题。实验证明,提出的算法能够将雾天图像均匀增强,得到高清晰的图像,取得了满意的效果。     

基于模糊逻辑的雾天降质图像对比度增强算法

提出一种新颖的雾天降质图像增强算法。该算法通过对降质图像进行规范化预处理,降低不同雾况对灰度级分布范围的影响,并对规范化后的图像,根据大气散射对对比度衰减的影响规律,在模糊域内实现对比度增强处理。实验结果表明,该算法可以有效提高雾天降质图像的对比度,视觉效果改善明显。     

实际且快速的图像对比度增强方法

根据以前有关图像对比度增强技术的研发成果加以修正改进,提出一种实际且快速的图像对比度增强方法(practical and efficient contrast enhancement method,PECE),此方法不仅可使增强后的清晰图像更趋近于原始图像的亮度,更能简化实际电路让用户易于操作调整.通过现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array,FPGA)的硬件实现验证,可发现此硬件电路可达到43.6 MSps (millionsample per second),其处理速度为常规清晰度电视(standard definition television,SDTV) NTSC 720×480i规格的3.23倍及增强清晰度电视(enhanced digital television,EDTV) NTSC 720×480p规格的1.61倍.为了能更客观公正地观察PECE及各种图像对比度增强技术的效果及优缺点,综合了各种主客观评量标准,藉由对多种不同技术的全面化评估分析,各种技术的许多效能特色及优劣也在此一评估程序中显现.     

一种基于局部方差的雾天图像增强方法

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。     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。实验结果表明，该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

子图像加权的彩色图像对比度增强算法

为了更好地实现彩色图像的对比度增强,提出一种有效的基于亮度保持的子图像加权对比度增强算法.首先利用基于亮度保持的双直方图均衡(BBHE)算法定义了2个子图像;然后根据输入图像以及2个子图像的亮度均值,给出一种基于亮度保持的权重系数的计算方法;最后对2个子图像进行加权求和,得到输出图像.对具有不同对比度的彩色图像的实验结果表明,与其他算法相比,文中算法能够有效地实现对比度增强,并且不会出现局部过度增强以及细节丢失等噪声问题,使得输出图像显得更为自然.     

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法（POSHE）不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。     

一种基于三维医学图像的对比度模糊增强算法

由CT、MRI断层切片重建出的三维医学图像可以划分为目标区和背景区两部分,进行医疗诊断的信息主要集中在目标区,因此在图像进行处理时应合理区分两部分并采用不同的方法进行处理。文章针对这一问题,提出了一种三维医学图像的对比度模糊增强算法;该算法能够将三维图像目标区与背景区分开,并单独对目标区进行模糊增强处理。实验表明了该算法的有效性和可行性。     

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术

针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术。利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比。实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果。     

集装箱X光图像增强技术

由于集装箱自身的构造特点以及X光扫描机的信息采集误差,使得集装箱X光图像有很强的竖纹噪声。为提高X光图像中感兴趣区域的清晰度并抑制不感兴趣信息,提出了一种以有限对比适应性直方图均等化为基础的改进方法：对原始图像进行有限对比适应的直方图均等化处理,进行图像增强,并对处理后的图像进行中值滤波,以减少箱体的竖纹噪声,得到图像的低频信息,然后,对原图像进行拉普拉斯滤波处理,得到图像的相对高频信息。最后,将处理后的两幅图像加权相加,作为增强后的目标图像。实验证明,该方法能有效削减竖纹噪声,很好地保存图像的目标信息,便于对集装箱X光图像进一步研究。     

基于移动模板的图像去雾方法研究

雾使图像退化严重,已有多种方法应用于图像去雾。分析了直方图均衡化方法在图像去雾方面的缺点,提出了一种改进的基于移动模板的局部重叠直方图均衡化去雾方法,分析了模板大小和移动步长对实验效果的影响,对可能出现的块效应提出了简单的滤波平滑算法。实验证明,该方法能够在增强图像的同时有效去雾,降低对图像的影响,且实现简单。     

保持图像亮度的自适应局部对比度增强

目前保持亮度的局部直方图均衡算法用于对比度增强时,大多以亮度均值和中值为图像的亮度分割点,这些方法能较好地保持图像的亮度,但同时也会产生局部过增强。为此提出了一种亮度误差最小的自适应局部对比度增强算法,根据亮度均值绝对误差自适应的选择最佳亮度分割点,然后用保持亮度的双直方图均衡算法对被分割的子图像进行均衡,最后用滤波器消除块效应。实验结果表明,该算法不仅保持了输入图像的亮度,同时也实现了局部对比度增强。     

基于对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像增强

采用对比度受限自适应直方图均衡对乳腺图像进行增强,有效地增强了乳腺图像中的细节,如钙化点、乳导管等组织;并通过对算法中相关参数研究,得到应用于乳腺图像增强的参数优选值,以求获得较好的增强效果,为医师分析影像提供方便。通过与灰度直方图均衡的结果进行比较得出：对比度受限自适应直方图均衡为乳腺数字图像增强的有效方法,在计算机辅助乳腺诊断方面有较高应用价值。     

低照度图像增强算法的研究与实现

针对低照度图像暗且对比度低的特点,提出了一种将改进的直方图均衡化方法与改进的局部对比度增强方法相结合的低照度图像处理方法,满足了图像增强的两种要求：调节动态范围,增强局部对比度。实验表明该方法在对低照度图像处理时可以达到局部细节对比度增强和全局清晰的效果。     

Attacking contrast enhancement forensics in digital images

Currently, plenty of digital image forensic techniques have been proposed and used as diagnostic tools. It is urgent and significant to assess the reliability of such techniques applied in practical scenarios. In this paper, we investigate the security of existing digital image contrast enhancement （CE） forensic algorithms. From the standpoint of attackers, we propose two types of attacks, CE trace hiding attack and CE trace forging attack, which could invalidate the forensic detector and fabricate two types of forensic errors, respectively. The CE trace hiding attack is implemented by integrating loca] random dithering into the design of pixel value mapping. The CE trace forging attack is proposed by modifying the gray level histogram of a target pixel region to counterfeit peak/gap artifacts. Such trace forging attack is typically applied to create sophisticated composite images which could deceive the prior CE-based composition detectors. Extensive experimental results demonstrate the efficacy of our proposed CE anti-forensic schemes.