一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于改进型Retinex算法的彩色图像增强技术

由于单尺度Retinex算法在处理过程中会产生光照强度问题导致图像细节表达不细致,提出一种改进的基于单尺度Retinex(SSR)算法的 真彩图像增强算法。首先,使用加权最小二乘法对原始彩色图像进行细节增强,然后对原始图像进行优化。对处理后的图像层和细节图像层构造增益系数,并进行重构输出一幅新的合并图像。实验结果表明,所提算法能够有效减少图像中的噪声,并使图像细节和对比度更加突出,亮度增强。相比于其它传统的算法,改进型Retinex算法处理后的图像客观评价指标有大幅度提升,图像增强能力有大幅改善。     

模糊集与非线性增益相结合的自适应图像增强算法*

提出了一种模糊集增强与非线性增益相结合的自适应图像增强算法,使用双正交小波变换对原始图像进行分解,低频子带系数采用改进的模糊集增强算法,以提升图像的整体对比度;对高频子带,先采用贝叶斯萎缩法估计噪声与信号的阈值,再使用一种非线性增益函数增强图像细节并抑制噪声。对算法中影响增强效果的关键参数进行了研究,并提出了一种模糊集增强算子的阈值选取算法,能够实现不同图像自适应参数选择;将信息熵作为非线性增益函数的参数选取准则,并针对算法中排序算法运算量过多导致算法时间过长的情况,提出了一种替代求解方法,极大地提高了算法效率。对算法进行仿真,结果表明：算法能够有效提升对比度、增强图像细节并抑制噪声,可以明显改善图像的视觉效果,具有参数自适应、算法效率高等优点。     

基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法

针对常用的双边滤波算法易造成图像细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈时易出现光晕伪影现象等缺点,提出了一种基于双边滤波和多尺度Retinex算法的图像增强方法。该方法首先对图像进行小波分解,获得图像高频和低频系数;然后采用多尺度Retinex算法和双边滤波结合的方案对图像低频系数进行处理,采用软阈值滤波算法对图像高频系数进行处理;最后通过离散小波反变换得到增强后的空域图像,并对其局部对比度进行自适应增强处理。实验结果表明,该方法可以有效改善图像颜色失真情况,细节丰富,对比度强,为图像后续的特征提取奠定了基础。     

基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法。首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果。     

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

基于Retinex的图像阴影恢复技术的研究与实现

针对阴影部分细节恢复的Retinex模型, 提出了一种将多尺度Retinex算法与泰勒拉伸相结合的新型算法。算法中采用高斯滤波无限脉冲响应实现多尺度Retinex, 并且通过一元二次泰勒展开函数对图像进行拉伸, 同时利用高斯分布对拉伸区域进行自适应设定。实际结果表明, 提出的算法能够有效地增强图像信息, 在恢复和改善阴影区域细节的同时提高了图像的对比度, 并保持了图像的色彩空间。同时, 本算法具有较快的运算速率, 在一定程度上实现了算法的实时性要求。     

小波域红外图像增强算法研究

由于红外图像成像机理及红外成像系统自身的原因,红外图像大多对比度低、细节信息不明显,视觉效果差,需要经过增强处理改善图像质量。提出一种基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法。利用小波把红外图像分解成近似子图像和细节子图像,对近似子图像进行改进的Retinex增强算法处理,对细节子图像采用多策略小波阈值增强,最后小波重构得到增强的红外图像。实验结果表明,该算法对红外图像具有较好的增强效果。