井下可变光照条件下的图像预处理方法

介绍了2种基于直方图的图像预处理算法和Gamma校正算法,通过实例比较,证实直方图规定化的总体效果优于直方图均衡化;提出了一种只对图像光照分量进行处理的方法,该方法增强了图像的对比度,且相对于基于全图的图像预处理方法来说保留了更多的细节信息;分别对图像的光照分量进行直方图规定化和Gamma校正处理,处理结果表明,对图像的光照分量层进行直方图规定化处理得到的效果最佳。     

复杂光照条件下的人脸预处理算法

为了提高光照条件下的人脸识别正确率,提出一种复杂光照条件下的人脸预处理算法。对人脸图像进行局部增强处理,用双边滤波对图像亮度进行估计,采用Gamma校正补偿图像亮度估计产生的损失,将反射分量与亮度估计结果融合获得效果更优的人脸图像,并用K近邻算法建立分类器对人脸进行识别。在Yale、PIE和AR人脸库仿真结果表明,该算法提高了光照条件下的人脸识别正确率,其性能优于当前典型人脸识别算法。     

基于细节特征融合的低照度全景图像增强

为了提高低照度条件下采集的全景图像的视觉效果,提出一种基于细节特征加权融合的低照度全景图像增强算法.首先,利用双边滤波算法提取出图像的光照分量,并分别采用自适应伽马校正和对比度受限的自适应直方图均衡化算法对光照分量进行处理;然后,与原始光照信息进行加权融合得到校正后的光照分量,并在反射分量调整时,提出一种自适应调整函数来校正反射信息;最后,将光照分量与反射分量合并,以实现对低照度全景图像的增强.实验结果表明,所提出的算法在提高图像亮度的同时,可以增强图像细节信息,去除噪声,使增强后图像色彩信息更加丰富自然.     

基于多方法融合的人脸图像光照纠正算法

提出了一种人脸识别图像的光照纠正预处理算法.该算法首先将均衡化引入仿射变换算法和光照补偿算法中,改进它们的处理效果;然后采用一种基于直方图灰度重心分布统计的方法,将多种预处理算法有效地融合在一起,得到新的光照纠正预处理算法.实验表明该算法具有光照无关性,能取得良好的光照纠正效果,并可大幅度提高复杂光照环境下的人脸识别率.     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。     

基于图像融合的自适应水下图像增强

针对水下图像对比度低及细节模糊的问题,提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,实现不同类型水下图像的增强效果。基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理;对亮度分量L进行Gamma校正,获得对比度提升的亮度图像;对两个亮度分量进行三层小波分解,提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合。多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性,自适应融合策略体现了融合过程的可控性。实验结果表明,增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节。     

煤矿井下非均匀照度图像去噪研究

煤矿综采工作面空间小、照明环境复杂多变,采煤过程中伴随着大量的粉尘、大雾,导致采集的图像出现曝光、细节特征减弱等问题,难以对井下照明区域光照强度过大的图像进行有效的特征提取。针对上述问题,提出了一种煤矿井下非均匀照度图像去噪算法。首先,将视频截取为图像,判断图像是否需要进行光照抑制,将需要进行光照抑制的RGB图像拆分通道,并计算每个通道的光照调节因子,实现图像的整体光照调节;然后,将未进行整体光照抑制的图像和经整体光照抑制的图像进行反射分量提取,即将输入的图像转换为HSV空间图像,使用单尺度Retinex(SSR)算法对V通道图像中的光照分量进行单独处理,将V分量中的入射分量去除,保留反射分量,并对反射分量使用直方图均衡算法实现光照均衡化处理;最后,使用基于引导滤波的暗通道先验算法对经过光照处理后的图像进行去雾处理,并使用伽马校正函数重新调节亮度不均的图像。主观评价结果表明：提出的煤矿井下非均匀照度图像去噪算法有效抑制了因光照导致整体亮度较高的问题,且由于大雾、粉尘等因素导致图像模糊的部分更加清晰,图像的细节特征更加突出。采用信息熵、均值、标准差、空间频率4种评价指标对提出的算法效果进...     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。     

基于直方图的图像增强及其MATLAB实现

图像增强是数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能有效地改善。我们讨论了基于直方图的均衡化和规定化处理的图像增强技术基本原理,给出了相关推导公式和算法;同时,以一个灰度图像为例,用MATLAB语言实现了直方图均衡化和规定化增强处理,并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。结果表明,直方图均衡化和规定化处理能有
有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。     

基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法。通过Gamma校正、高斯差分（DoG）滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理,降低光照敏感度;利用局部二值模式（LBP）算子提取局部纹理特征,将图像划分为若干个不重叠的子区域,提取每个子区域LBP直方图,形成人脸图像特征,用主成分分析（PCA）进行降维处理;使用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale-B数据库进行实验的结果表明,该算法的平均识别率可达99.68%,其性能优于目前该领域的典型算法。