基于Retinex的低照度图像增强

Retinex理论是颜色恒常知觉的计算理论,可以用于图像清晰度严重失真状况下的图像增强.在研究Retinex算法的基础上,对低照度彩色图像失真中色彩恢复存在的问题进行研究,构建了一个恢复效果较好的色彩恢复函数——余弦色彩恢复函数.给出了处理后图像的自动补偿/增益方法以及补偿/增益中参数实际选取的经验值.对处理后的图像进行了质量评价分析,表明该恢复函数在处理低照度图像时具有较明显的改善效果.     

自适应HSV空间Retinex煤矿监控图像增强算法

针对煤矿井下的监控图像由于粉尘、煤尘、低照度或点光源等光照的影响,而整体阴暗模糊,对比度低,背景噪声强,视觉效果不理想的问题,提出一种改进的HSV(Hue,Saturation,Value)空间的颜色可恢复的多尺度Retinex(Muhi-Scale Ret-inex,MSR)的图像增强算法.该算法先将图像从RGB空间转换到HSV空间,以确保后续图像增强处理不会影响图像的色彩效果;然后利用提出的自适应的高斯核函数分离亮度分量V的照度分量和反射分量,再利用自适应的增益系数对反射分量进行增强处理,获得不受光照影响的、增强的反射图像;最后将反射图像逆变换回RGB空间,再利用优化的颜色恢复函数对增强的图像进行颜色修正,从而改善图像的全局视觉效果和局部对比度.实验表明该方法能有效提高煤矿井下监控图像的对比度和亮度,抑制背景噪声,从而大大改善煤矿井下监控图像的视觉效果,且很好地实现了参数自适应,减少了人为因素对结果的影响.     

一种自适应尺度的MSR图像增强方法

针对传统多尺度Retinex增强算法不能有效增强图像不同尺度的细节特征问题,提出了一种自适应尺度的MSR增强算法,利用HSI空间中的亮度分量方差值自适应确定滤波器尺寸,在增大图像对比度、突出图像细节特征的同时保持了图像色彩的稳定性,对光照不均匀图像取得了较好的增强效果。     

基于Retinex可变框架的X射线图像增强方法研究

应用改进的Retinex可变框架模型增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.理论分析和实验结果表明,该算法与同态滤波、直方图均衡化等算法相比,有效地增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法要高.     

Retinex理论下的自适应红外图像增强

本文对Retinex的图像对比度增强方法进行修正,引入了非线性变换函数修正红外图像的照射分量和反射分量以及全局对比度增强函数拉伸图像照射分量,改善了全局图像视觉效果.同时使用非线性自适应S型函数进行局部灰度拉伸,从而更好地改善了图像对比度.提出的算法在增强红外图像细节,提高图像对比度方面优于已有的Retinex算法.该算法处理后的图像能够更有效地增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节信息.     

改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强

为了解决低照度图像在图像增强过程中图像质量不佳、对比度不高等问题,本文提出改进Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强。首先将待处理图像转换到HSV色彩空间,并设定阈值对其V通道分量进行亮度调节,然后转换到RGB色彩空间,将其拷贝3份,对第一份进行直方图均衡化,中值滤波处理;对第2份进行自动亮度调节,双边滤波处理;对第3份进行改进的Retinex算法处理,采用高斯滤波、双边滤波作为其环绕函数,估计图像照明分量,最后输出反射图。将处理后的3份图像转到HSV色彩空间,对其V分量进行多图像融合,H、S分量沿用第2份图像分量值,最后将融合后的图像由HSV转为RGB色彩空间,输出处理后的图像。实验结果表明,本文提出的算法在增强低照度图像的同时,还可抑制图像噪声,同时具有良好的保边性,且细节明显。     

基于分数阶Retinex的低照度图像增强方法

低照度彩色图像增强在生活中起着重要作用,传统的低照度彩色图像增强算法往往会引起图像的不同程度失真。为了增强低照度彩色图像而又不引起图像失真,本文提出了一种新的低照度图像自适应对比度增强算法。将分数阶微积分、传统Retinex变分法与分段对数变换饱和度增强法相结合,构造一种新的分数阶Retinex图像增强算法。实验结果表明,该方法具有增强图像对比度的同时又能保持边缘和纹理细节的能力。与传统低照度图像增强算法相比,能突出图像的细节纹理信息,同时图像色度和亮度也有明显改善。     

基于Retinex理论的雾天图像增强算法

针对雾天图像对比度低、细节模糊和色调偏灰等问题,提出了一种基于Retinex理论的雾天图像增强算法。将雾天图像转换到HSI空间,对S分量进行线性拉伸,用改进的SSR算法对I分量进行增强处理,转换回RGB空间,用sigmoid函数进行颜色恢复得到增强图像。实验结果表明,提出的算法能有效地提高雾天图像质量,恢复雾天图像色彩,增强效果优于传统算法。     

基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法

通过总结红外图像增强算法应该具有的基本特征,在分析了基于Retinex理论的图像增强算法中的尺度因子的作用后,提出了基于自适应尺度因子的Retinex红外图像增强算法,不仅改善了红外图像的整体效果,还使动态范围压缩与细节增强的效果达到最优。在仿真验证实验中,不论从主观评测还是统计数据上,该方法都被证明了有效性。     

A Novel Adaptive Algorithm for Real-Time Image Enhancement

Aiming at the limitation of the traditional algorithm of unsharp masking for image enhancement, we deduce the function to get the coefficient for controlling image enhancement based on the unsharp masking and Gaussian operator. Then we propose a novel adaptive algorithm for real-time image enhancement, and analyze the way for realizing the algorithm by hardware. At last contradistinctive experimental results are given of the algorithm and other algorithms for image enhancement. The results show that we can enhance detail regions of image to the greatest extent, avoid excessive overshoot in edge regions, and minimize the degree of enhancement in uniform regions. A pleasant result is achieved by using the proposed algorithm. Furthermore, it can be realized simply by hardware. Accordingly, we can enhance image effectively to satisfy real-time demand.     

多尺度Retinex图像增强应用中的彩色空间选择

研究了基于Retinex理论的图像增强算法,介绍了图像和视频处理中常用的RGB、HSV、YIQ、YCbCr和 Lab 5种颜色空间,给出了均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、信息熵、彩色增强因子(CEF)和结构相似度(SSIM)5个图像质量评价指标的计算公式,并用这5个指标评价了CLAHE算法在5种颜色空间上的增强效果.实验结果表明,相比于其它4种颜色空间,多尺度Retinex算法在HSV颜色空间上取得了最好的增强效果.     

基于遗传算法的图像自适应模糊增强

提出了一种新的基于模糊理论的图像质量的测量函数,把它作为遗传算法的适应度函数对非完全Beta函数的α和β参数进行自适应动态调节来拟合几种典型的灰度变换曲线,实现了灰度图像的自动对比度增强。选择HSI的颜色模式,实现把灰度图像增强算法拓展到彩色图像的增强。无论灰度还是彩色像,实验结果表明：该方法不仅能使图像的对比度得到改善,而且能很好的保存局部信息,具有较高的自适应性;对于灰度图像,其在性能上优于传统的图像增强技术和现有的一些同类增强技术;对于彩色图像,这种方法既得到了清晰的彩色图像,又保护了原有的彩色信息,而且图像像质还强于传统的图像增强技术和Photoshop软件处理的效果。     

一种新的基于多尺度retinex的高动态范围图像增强方法

针对多尺度retinex的过增强和噪声放大问题,本文提出了一种新的基于多尺度retinex的综合性的高动态范围图像增强方法。首先分别对直方图均衡化后的图像及其反色图像进行多尺度retinex处理,然后再分别对这两幅图像进行改进的伽马矫正,最后对这两幅图像进行平均计算。实验结果表明,该算法对于灰度图像和彩色图像均能有很好的效果。     

MSR在红外图像增强中的应用

介绍了一种红外图像增强方法．该方法针对红外图像具有大动态范围的特点,借鉴了可见光图像成像机理,根据Retinex理论,采用MSR算法来消除天气对红外图像的退化影响,以达到图像增强的目的;同时针对MSR输出图像偏暗,提出了对比度正态截取拉伸．仿真结果表明,正态截取拉伸MSR可以有效提高红外图像亮度和对比度,且具有较好的视觉效果．     

一种基于Retinex理论的彩色图像增强算法

在分析Retinex理论及其经典算法的基础上,提出一种新的彩色图像增强算法。该方法在保持增强图像高频成分的同时,很好地保留了图像的部分低频成分,并根据Gray World理论,引入动态参数,提高了图像的动态范围。实验结果表明,用所提算法能有效增强彩色图像。     

Adaptive Semi-blind Immune Algorithm for Image Enhancement

The principle and steps of semi-blind immune algorithm are studied, and an adaptive image enhancement method using semi-blind immune algorithm is proposed. The non-linear transform of gray level is an efficient way of image enhancement. In classical image enhancement methods, the specific transform function is determined according to the gray level distribution in the processed image. Tubbs proposed a normalized incomplete Beta function to represent the four kinds of non-linear transform functions most commonly used. But how to adaptively define the coefficients of the Beta function is still a problem. We adopt an adaptive semi-blind immune algorithm that explicitly searches the optimal or suboptimal coefficients more quickly. Compared with the common image adjustment approach, our method is more efficient and powerful.     

一种新量子遗传算法及其应用

提出一种新量子遗传算法(NQGA),其核心是采用量子比特相位比较法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略,NQGA具有收敛速度快、全局寻优能力强和计算时间短的特点.文中通过典型复杂函数测试和应用实例表明,NQGA的优化质量和效率都优于传统遗传算法.     

基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强

利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性,提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强算法.首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计,生成光谱不重叠的Retinex子带,然后对各个子带进行自适应增强,最后将各个增强后的子带加权融合.实验证明,该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节.     

一种新的自适应图像增强融合算法

提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中.