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基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断. 相似文献
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传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法.经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量.首先,对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex(MSR)调整,以减轻光照条件对图像的影响;其次,对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声;最后,对重构图像进行模糊对比度增强,提高图像的整体对比度.实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果,突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能.与直方图均衡(HE)、MSR、基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像模糊增强(NSCT_fuzzy)算法相比,图像清晰度、信息熵、峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高,且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右. 相似文献
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基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于MSR理论的一种有效的图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对受光照影响造成图像低对比度不清晰的特点,本文根据多尺度Retinex理论的原理,构造了一个有效的平滑传导函数,并结合MSR的优点,提出一个多维多尺度的图像处理算法。仿真结果表明,该算法处理图像的效果要明显优于经典的直方图均衡、同态滤波和MSR等方法。并且该算法对不同特点的图像有着广泛的适应性。 相似文献
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针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(4)
在有雾天气条件下拍摄的图像,由于大气的散射作用,导致图像的内容模糊不清,对比度下降,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。通过改进大气物理退化模型,在多尺度Retinex算法MSR(Multi-Scale Retinex)的基础上,提出一种新的去雾方法。该方法根据雾天成像机理对图像建立模型,再根据MSR算法对建模后的图像进行处理。实验表明,该方法能有效去除雾化效果,实现彩色退化图像的复原。 相似文献
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基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强 总被引:2,自引:1,他引:1
大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点,因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理.当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Retinex(MSR)算法.这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理.此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等.为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果.实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法. 相似文献
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为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。 相似文献
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医学X射线图像通常存在亮度低,对比度差,造成难以识别的问题。为了增强此类图像,在Land提出的单尺度Retinex理论之上,论述基于此原理的多尺度Retinex(MSR)图像增强方法。利用均值模板代替高斯卷积模板对图像进行滤波,并且改进了将图像映射到设备显示器上的canonical gain/offset修正方法。实验将改进的修正方法用于多尺度的Retinex之上并与直方图均衡化和伽马校正方法进行对比。实验结果表明图像亮度的增强和对比度提高优于上述其他两种方法,新提出的方法较原有方法有效地提高了图像的信息熵,满足医学图像的诊断需求。 相似文献
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针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。 相似文献
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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。 相似文献