基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

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.     

低照度图像增强算法

针对多尺度Retinex算法(MSR)以及其它图像增强算法处理后的图像峰值信噪比较低的缺陷,本文提出结合Retinex理论,根据照射分量和反射分量的特性,对二者分别采用不同的非线性函数进行调整来提高图像的对比度和增强图像细节,并在低亮度区域进行噪声抑制的方法。实验结果表明,在HSV和RGB彩色空间,运用本算法处理在低照度情况下的图像,处理后图像的峰值性噪比以及对比度高于其他算法,并且处理速度也快于MSR算法。     

基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法

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.     

改进的多尺度Retinex红外图像增强算法

针对传统多尺度Retinex增强算法处理后的红外图像对比度较低、视觉效果不够理想的缺点,提出了一种改进的多尺度Retinex红外图像增强算法.将传统Retinex增强算法中的指数还原用灰度线性拉伸代替,对拉伸后的图像进行自适应对比度增强处理,从而提高了图像的对比度,改善了图像的视觉效果,同时,根据图像处理的需要,可以调整图像对比度的大小.通过与几种典型的图像增强算法实验结果进行比较,该算法图像增强的效果更好,图像视觉效果更佳.     

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。     

多尺度Retinex算法在简牍图像增强中的应用

简牍图像增强是简牍文字修复和文字信息提取最为关键的一个步骤.以长沙简牍博物馆收藏的简牍文物为实物模型,以该馆提供的简牍数字图像为研究对象,提出了基于多尺度Retinex(MSR)算法的简牍图像增强方法,论述了本算法的原理及实现方法.采用MSR算法来消除光照对简牍图像的退化影响,以达到增强图像暗区细节信息的目的;同时针对MSR输出图像偏暗,提出了直方图拉伸算法.试验结果表明:本算法能够提高简牍图像对比度的同时,能显著地增强图像暗区的细节信息并且使简牍图像具有较好、较高的色彩保真度.本方法克服了目前常规的图像增强方法的不足,能够满足简牍考古人员的要求.     

基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像增强的光照强度分布图.将整数格式的像素值转换为浮点数,融合加权求和与单尺度Retinex模型,得到多尺度Retinex算法处理的医学CT图像,计算医学CT图像像素间的明暗关系,将多尺度Retinex算法色度空间线性映射到图像像素空间,转换后得到医学CT增强图像,实现医学CT图像增强算法.实验结果表明,所提算法的灰度分布范围较大,视觉效果较好,能够有效保留图像边缘轮廓信息,提高暗区图像的信息量和对比度.     

改进的多尺度Retinex医学X射线图像增强算法

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。     

基于改进型Retinex算法的彩色图像增强技术

由于单尺度Retinex算法在处理过程中会产生光照强度问题导致图像细节表达不细致,提出一种改进的基于单尺度Retinex(SSR)算法的 真彩图像增强算法。首先,使用加权最小二乘法对原始彩色图像进行细节增强,然后对原始图像进行优化。对处理后的图像层和细节图像层构造增益系数,并进行重构输出一幅新的合并图像。实验结果表明,所提算法能够有效减少图像中的噪声,并使图像细节和对比度更加突出,亮度增强。相比于其它传统的算法,改进型Retinex算法处理后的图像客观评价指标有大幅度提升,图像增强能力有大幅改善。     

一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法

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。     

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).     

雾天条件下的多尺度Retinex图像增强算法

在雾天条件下拍摄图像时,由于受到大气散射作用的影响,图像的颜色和对比度会出现退化现象。为了提高雾天图像的质量,提出一种改进的多尺度Retine雾天图像增强算法。首先采用幂次变换压缩图像动态范围;然后采用非线性变换对图像的高光区域进行抑制;最后采用反锐化掩模滤波消除图像模糊,增强雾天图像细节信息,并采用多幅雾天图像对算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,改进多尺度Rctinc的雾天图像增强算法较好地解决了传统Retine算法存在的不足,加快了雾天图像增强的运行速度,使得雾天图像更加清晰化,获得了更优的视觉效果。     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

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。     

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。     

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。     

自适应双向保带宽对数变换及低照度图像增强

目的 在低照度环境下,由于受图像采集设备的限制,导致获取到的图像往往亮度低、对比度差。针对这一问题,提出一种自适应双向保带宽对数变换的增强算法。方法 首先通过标准化变换将低照度图像处理成标准化图像,然后根据标准化图像的平均亮度进行自适应双向保带宽对数变换,最后对图像取整输出,从而得到增强后的图像。结果 实验选用LIVE database release2标准库中29幅高质量图像作为参考图像,然后经Photoshop CS5统一处理成低照度图像,使用本文算法对其增强,并与直方图均衡化（HE）、多尺度Retinex增强（MSR）、自然保持的增强算法（NPEA）的结果进行比较。本文算法增强后的图像其整体对比度和亮度在主观上都有较大提高,增强效果优于其他3种方法;同时,本文算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）客观指标平均值分别为22.75和0.86,明显高于其他3种算法。另外,在算法运行效率方面,本文算法平均运行时间也较短,约为74 ms。结论 本文算法增强后的图像更自然、更符合人眼视觉特性,且算法简单易于实现,运行效率高。该算法广泛适用于背光或光照不均的低照度环境下的图像增强。     

低照度下依据频域划分尺度的Retinex增强算法

针对经典多尺度Retinex算法在低照度下产生光晕、过增强、细节丢失等问题,提出了依据频率划分尺度的Retinex增强算法。改进后的算法将图像转换到频域分别对图像进行低通、带通、高通滤波后得到三幅图像,将滤波后图像的特点和Retinex算法中尺度因子对增强效果的影响进行有机结合,利用模糊集合将三个尺度的图像进行加权归一,突出了图像细节,解决了过增强产生光晕的问题。以低照度的图像做为数据源,采用峰值信噪比、均方误差和熵作为质量评价标准验证改进后的算法。