基于小波变换和改进的Retniex雾天图像增强

现有基于小波变换的增强方法对雾天图像增强效果一般,对此提出一种结合小波变换和改进的Re t-niex的雾天图像增强方法.使用小波变换将图像分解为高频部分和低频部分;利用双边滤波良好的边缘保持性,对传统的Retinex算法进行改进.用改进后的Retinex算法对低频子带图像进行去噪处理.为了防止放大噪声、过度增强,用模糊...     

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.     

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。     

基于非下采样Shearlet变换与模糊对比度的合成孔径雷达图像增强

针对合成孔径雷达（SAR）图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换（NSST）与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量;然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度,对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声;接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像;最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强,提高图像细节信息和层次感,得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明,与直方图均衡化、多尺度Retinex增强算法、基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法、基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法相比,该算法的图像峰值信噪比至少提升了22.9%,均方根误差至少降低了36.2%,能明显提升图像的清晰度,使图像的纹理信息更加清晰。     

基于聚类余弦变换的图像增强算法研究

研究提高图像清晰度问题,由于一些拍照设备由于抖动造成图像不清,或者图像噪声的干扰造成图像不清晰等问题。针对传统的图像增强算法容易导致分块效应等问题,为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种多尺度离散余弦变换和均值聚类相结合的改进的图像增强算法。首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性。然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得图像不同区域内的增强效果更依赖于自身的特性,最后采用均值聚类对图像进行平滑处理,提高整幅图像的亮度和对比度,获得最终的增强图像。仿真结果表明提出的改进算法有效提高了图像的清晰度,图像更为平滑,同时提高了图像增强效果。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

基于小波变换的图像增强新算法

传统的小波增强算法应用于光照不足或不均匀的图像时处理效果一般,针对该问题提出了基于小波变换的图像增强新算法。首先,对图像进行多级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,同时,对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后,利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换。实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法,同时对光照不足或不均匀的图像具有较好的处理效果。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题，如增强噪声、丢失细节、对比度差等，提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后，得到不同尺度的小波系数，然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点，对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法，最后进行小波重构，即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。     

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。     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...     

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。     

改进双边滤波Retinex的多聚焦图像融合

目的 针对传统Retinex算法存在的泛灰、光晕、边界突出以及高曝光区域细节增强不明显的现象,将Retinex和多聚焦融合的思想融合在一起,提出一种基于Retinex的改进双边滤波的多聚焦融合算法。方法 首先根据图像情况在像素级层次将反射图像分解为最优亮暗区域两部分,然后利用线性积分变换和邻近像素最优推荐算法,将原始图像与最优亮区域多聚焦融合得到图像T,再将图像T与最优暗区域重复以上步骤得到图像S,最后利用引导滤波进行边界修复得到最终图像。结果 选择两组图像girl和boat进行实验,与SSR（single scale Retinex）、BSSR（Retinex algorithm based on bilateral filtering）、BIFT（Retinex image enhancement algorithm based on image fusion technology）和RVRG（Retinex variational model based on relative gradient regularization and its application）4种方法进行对比,本文方法在方差和信息熵两方面表现出明显优势。在均值方面,比BIFT和RVRG分别平均提高16.37和20.90;在方差方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.25和4.42;在信息熵方面,比BIFT和RVRG分别平均提高0.1和0.17;在平均梯度方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.21和0.42。对比BIFT和RVRG的实验数据,证明了本文方法的有效性。结论 实验结果表明,相比较其他图像增强算法,本文算法能更有效抑制图像的泛灰、光晕和边界突出现象,图像细节增强效果特别显著。     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。     

Luminance adaptation transform based on brightness functions for LDR image reproduction

Tone mapping algorithms are used for image processing to reduce the dynamic range of an image to be displayed on low dynamic range (LDR) devices. The Retinex, which was developed using multi-scale and luminance-based methods, is one of the tone mapping algorithms for dynamic range compression, color constancy and color rendition. Retinex algorithms still have drawbacks, such as lower contrast and desaturation. This paper proposes a multi-scale luminance adaptation transform (MLAT) based on visual brightness functions for the enhancement of contrast and saturation of rendered images. In addition, the proposed algorithm was used to estimate the minimum and maximum luminance and a visual gamma function for local adapted viewing conditions. MLAT showed enhanced contrast and better color representation than the conventional methods in the objective evaluations (CIEDE200 and VCM).     

基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法

针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。     

基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法

针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的弱光照图像增强算法。首先，利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图，分别为：限制对比度自适应直方图均衡派生图、伽马变换派生图、对数变换派生图、亮通道增强派生图；然后，将弱光照图像及其四张派生图输入到CNN中；最后经过CNN的激活，输出增强图像。所提算法直接端到端地实现弱光照图像到正常光照图像的映射，不需要按照Retinex模型先估计光照图像或反射率图像，也无需调整任何参数。所提算法与NPEA（Naturalness Preserved Enhancement Algorithm for non-uniform illumination images）、LIME（Low-light image enhancement via Illumination Map Estimation）、LNET（LightenNet）等算法进行了对比。在合成弱光照图像的实验中，所提算法的均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）指标均优于对比算法。在真实弱光照图像实验中，所提算法的平均自然图像质量评价度量（NIQE）、熵指标为所有对比方法中最优，平均对比度增益指标在所有方法中排名第二。实验结果表明：相对于对比算法，所提算法的鲁棒性较好；经所提算法增强后，图像的细节更丰富，对比度更高，拥有更好的视觉效果和图像质量。     

基于颜色衰减先验的自适应Retinex去雾算法

当前的图像去雾算法中对自适应的要求越来越高,而传统的Retinex算法无法根据雾天图像的实际雾化情况进行去雾,导致处理后的图像仍然存在细节不突出以及色彩失真等问题.针对上述问题,提出了一种基于颜色衰减先验的自适应Retinex去雾算法.利用颜色衰减先验理论求得有雾图像的景深信息,通过建立的景深和高斯尺度参数的线性模型实...