基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法

针对当前常用的直方图均衡化、基于Retinex理论、基于同态滤波、基于小波分析等矿井图像增强方法存在欠增强、过增强等问题,提出了一种基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法。根据HSI颜色空间图像的颜色分量（色调分量、饱和度分量）与亮度分量相互独立特性,将矿井低照度RGB图像转换到HSI颜色空间;采用双边滤波将亮度分量分解为光照图像和反射图像;对光照图像进行小、中、大3个尺度分块,对图像块分别进行局部直方图均衡化处理,以提升图像亮度和对比度;对反射图像进行8方向梯度增强,以丰富图像的纹理边缘;将经多尺度局部直方图均衡化的光照图像和方向梯度增强的反射图像进行Retinex反变换,得到增强的亮度分量,将其与色调分量和饱和度分量转换至RGB颜色空间,得到增强的矿井图像。采用煤矿井下实际监控图像对基于多尺度局部直方图均衡化的矿井图像增强方法进行实验验证,对其增强效果进行主客观评价。结果表明：该方法与现有图像增强方法相比,在图像亮度和对比度方面均有更大的提升,细节信息更丰富,信息熵提升7.23%以上,平均梯度均值提升31.6%以上,具有更好的图像增强效果。     

基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术

本文介绍了直方图均衡化的原理和处理步骤,并在MATLAB中进行实验,实验结果表明,灰度图像通过直方图均衡化处理,能将灰度扩展到整个灰度级,而且分布比较均匀,对于细节显示得更清晰。     

一种基于高频强调滤波和直方图均衡化的图像增强方法

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。     

基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是有效改善数字图像整体或局部特征的预处理技术.采用直方图均衡化的图像增强的基本原理,借助数学公式,在Matlab环境下,对数字图像进行直方图均衡化处理,实现原始图像直方图均匀分布,增加像素灰度值的动态范围,提高了图像的对比度.     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于直方图均衡化的彩色图像增强

现实生活中经常遇到所照图片清晰度不好,亮度不够,能辨率低,这样就需要将图像进行处理以得到清晰度和亮度更好的图像。文章首先介绍彩色图像和图像增强的定义与方法,以及彩色图像转换为灰度图像的方法,然后对直方图均衡化作出解释,最后通过实验先将彩色图像转换为HSI图像,并对HSI图像中的I分量的灰度图像进行直方图均衡化的处理,再将经过处理后的HSI图像还原成彩色图像,即可得到增强的彩色图像效果图。实现了通过直方图均衡化的处理得到彩色图像的增强。     

“直方图”均衡化图像增强技术研究综述

均衡化即等可能分布,以均衡化指导思想的图像增强方法内涵丰富,意义深远,应用广泛。直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)算法在图像增强中具有很强的代表性,近几年研究人员在此基础上又进一步拓展了均衡化思想在图像增强领域的应用。不过,目前缺乏针对直方图均衡化技术较为全面的综述评论性文章,以均衡化思想为主线,对于相关改进工作,分为五类技术,并分析了各类技术的典型算法,最后指出了今后可能的研究方向。     

结合直方图紧凑均衡的图像增强算法

鉴于现有的平台直方图均衡图像增强算法的平台阈值难于选择的问题,文中提出了一种结合直方图紧凑均衡的图像增强算法,将稀疏的直方图分布紧凑化,同时构造自适应平台阈值选取方法,增强图像的细节,限制背景和噪声。该方法克服了传统平台直方图方法整体提升,细节不突出的缺点。目前算法已经嵌入工程硬平台,针对大量低照度图像的实验结果表明,算法能够根据图像内容,自适应选择平台阈值,提升图像细节,较好地抑制背景,同时计算简单,便于实际应用。     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

基于目的性优化及改进直方图均衡化的夜间彩色图像增强

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”.     

视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1.4741,最大熵值为7.0993,最大峰值信噪比值为20.6710。     

基于衰减补偿与直方图拉伸的水下图像增强算法

水下物理环境复杂多变,导致获取的水下图像颜色失真、对比度低且细节模糊,影响了水下场景探测的准确性。结合衰减补偿和直方图拉伸技术,提出水下图像增强算法ACHS。根据不同颜色通道的衰减特性,设计基于衰减补偿的颜色校正方法解决水下图像颜色失真问题。将需要颜色校正的水下图像从RGB颜色模型转换到LAB颜色模型,使用引导滤波将亮度通道L分解为基础层和细节层,同时提出基于K-means聚类的双直方图增强算法用于增强基础层的对比度,通过Gamma校正突显细节层的纹理结构。在此基础上,累加亮度通道L的基础层和细节层,并将其从LAB颜色模型转换到RGB颜色模型以获取最终的增强图像。实验结果表明,与GDCP、REBE、WaterNet等算法相比,经该算法增强的水下图像可视度较高,并且具有自然的颜色和清晰的细节。     

一种保持图像细节的直方图均衡新算法 张志龙 李吉成 沈振康

本文分析了传统直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,对图像 噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

直方图图像增强技术

图像增强就是通过一定的方法对图像进行处理和变换,它能有效地改善图像整体质量和局部特征,是数字图像的预处理。基于直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围。实验结果表明,直方图均衡化和规定化处理确能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,从而改善图像的可视质量。     

保持图像细节的红外图像直方图均衡算法

针对灰度图像经传统直方图均衡算法后因部分灰度级被合并而导致图像细节丢失的问题,提出了一种新的可保持图像细节的红外图像均衡算法.该算法避免了传统直方图均衡带来的灰度断层和丢失现象,对图像灰度级进行无损均衡,提高了图像质量.实验表明该算法使图像的细节和清晰度得到明显的增强。