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。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

基于Retinex理论的小波域雾天图像增强方法

针对传统的雾天图像增强方法在增强图像的轮廓和细节的同时不能有效抑制图像噪声这一问题,在Retinex理论基础上,提出了小波域图像亮度与噪声双估计模型的图像增强方法,利用小波变换多分辨率的特点,对小波分解后的低频系数进行波动抑制,对高频系数通过多子带独立系数模型进行亮度估计,同时使用不同的软-硬估计法对图像的噪声进行抑制。实验证明该方法不但能有效地提取图像的亮度信息,而且进行图像增强的同时能有效地抑制图像的噪声,且对于不同的雾天环境也有良好的自适应性。     

彩色图像去雾清晰化研究

为了解决雾霾天气的影响下成像设备采集的图像容易出现的降质及色彩失真问题, 并从有雾图像中增强其细节信息, 提高原图像的对比度和清晰度. 将彩色图像RGB通道分别做相应的图像增强算法处理, 全局直方图均衡化把整体的灰度直方图进行均匀分布的处理, 小波变换算法对彩色图像进行多层次分解, 多尺度Retinex算法通过高斯函数做卷积运算对图像做多尺度变换. 实验结果表明, 全局直方图均衡化、小波变换算法和多尺度Retinex算法都能增强雾天图像的景物信息, 有对应于各自的优势和不足. 相比较这3种算法而言, 多尺度Retinex算法得到的去雾图像亮度增强、细节信息突出、失真度小, 能更好地进行去雾增强.     

基于小波变换的红外图像增强算法研究

针对目前夜间红外图像质量低、噪声大,无法为后续的分析提供支持等问题,提出一种基于小波变换的红外图像增强算法对红外图像进行增强.首先采用二维FWT滤波器组通过小波变换将低质量、缺陷明显的夜间红外图像分解成高频和低频两部分,对高频部分采用改进NL-means算法和改进维纳滤波算法进行降噪,通过改进直方图均衡化防止过度增强.试验结果表明,采用本研究算法进行图像增强,能够提高将近30％的图像对比度和将近40％的信噪比.     

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。     

基于小波域信息融合的MSR改进算法

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。     

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。     

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。     

改进Retinex算法对特殊环境下的车牌图像增强研究

针对特殊环境(雾天、傍晚)下车牌图像由于光线暗淡而使得识别效果明显下降的问题,提出一种使用改进的Retinex算法(五尺度Retinex算法)与幂函数和双边滤波相结合对特殊环境下的车牌图像进行增强的算法。首先用幂函数对雾天、傍晚环境下的车牌图像进行处理,再采用双边滤波处理,最后经过五尺度Retinex算法处理。与传统Retinex算法相比,所提出的算法取得了较好的对特殊环境下的车牌图像增强的效果,改善了车牌图像的视觉效果,并且处理时间较短,对现实生活具有可观的实际意义。     

融合小波与2D PCA的贝叶斯人脸识别

提出了融合小波和2DPCA进行贝叶斯人脸识别的方法。对原始图像采用小波分解后,利用2DPCA计算人脸的特征矢量空间。首先对低频子图进行贝叶斯人脸识别,然后对得分前五名的图像再次利用高频子图并行进行识别,通过加权排序得到最后结果。实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率。     

基于水下图像光学成像模型的清晰化算法

针对水下图像的纹理细节模糊、对比度低以及图像光照不均问题,通过分析水下图像的成像过程,提出一种水下图像清晰化算法。在小波域的低频子带上结合水下图像光学成像模型,先利用高斯模糊对介质散射光进行估计与去除,再采用基于局部复杂度的方法调整衰减因子,对衰减低频子图进行自适应增强;在高频子带上采用非线性变换的增强方法,进一步增强了高频信息并有效地抑制了噪声的放大。实验结果表明该算法对解决水下图像模糊和光照不均问题具有较好的效果,与基于小波变换的水下降质图像复原算法相比,具有较高的实时性。     

NSCT变换和小波包变换相结合的图像隐藏方法

为了更好地解决NSCT域图像隐藏不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于NSCT变换和小波包变换相结合的可见光图像隐藏方法,利用NSCT变换将载体图像分解为低频子带和一组高频子带,对低频子带进行二级小波包分解,通过奇异值变换将秘密图像重要位平面信息隐藏在小波包分解低频子带中,次要信息自适应隐藏在NSCT高频子带中。实验表明,在同等嵌入容量下,算法峰值信噪比大于50 dB,对几何攻击和滤波等干扰处理后,秘密图像的归一化系数仍接近于1。     

Image fuzzy enhancement algorithm based on contourlet transform domain

In order to solve the problems of low contrast, global darkness and noise amplification in some hyperspectral and remote-sensing images, a new image fuzzy enhancement method based on contourlet transform (CT) domain is proposed. The algorithm includes the following four steps. Firstly, the cyclic translation method is used to suppress the pseudo-Gibbs phenomenon caused by the lack of translation invariance of the CT. Secondly, a nonlinear gain function is designed to enhance and suppress the high-frequency coefficients adaptively. Meanwhile, the multi-scale Retinex with mixed gray function is used to process the low-frequency sub-band coefficients. Then, the inverse translation and linear averaging and the inverse CT are performed on the enhanced coefficients, and finally the improved fuzzy contrast is used to enhance the texture and edge of the image globally. The experimental results show that the proposed method can make the image texture details more prominent, and enhance the overall visual effect of the images. Furthermore, the absolute mean difference and PSNR of images are also greatly improved .

     

基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.     

雾天图像增强计算模型及算法

针对雾天图像退化程度与景深呈非线性关系的特点,提出一种自适应Retinex雾天图像增强算法,根据图像像素点所处的人类视觉区域反映出的雾的厚薄程度自动调整算法的参数取值。在此基础上,构建一种新的图像增强计算模型,将自适应Retinex增强算法与CLAHE增强算法的增强结果自适应地加权融合,使得增强结果能够同时保持色彩恒常性和亮度恒常性,实现对雾天图像的清晰化。主观观测和客观评价表明,本文方法比HE和MSR算法在雾天图像细节增强及色彩保持方面具有更好的效果。