基于颜色校正和加权融合的水下图像增强

为解决水下图像由光照不均匀等原因引起的颜色偏差、对比度低、细节不清晰等问题，提出了一种基于颜色校正和加权融合的水下图像增强方法。首先，对补偿了红色通道的原始图像采用白平衡算法进行颜色校正，解决图像失真问题。并将颜色校正后的图像从RGB空间转换到Lab空间，然后采用对比度限制自适应直方图均衡比(CLAHE)算法处理的L亮度通道来增强图像的对比度和亮度。最后，将颜色校正后的图像和增强对比度后的图像进行加权融合增强图像细节的清晰度。实验结果证明，采用所提算法处理不同水下场景图像效果显著，4个图像质量评价指标信息熵、峰值信噪比(PSNR)、水下图像质量评价度量(UIQM)和水下彩色图像质量评级(UCIQE)值与其他算法相比均有明显提升。并且与原始图像相比，所提算法处理后的图像的信息熵至少提升了5.6%,UIQM值提高了1.48倍以上，UCIQE值提高了7.5%。     

基于引导滤波图像分层的红外烟尘图像增强

为解决烟尘环境对红外图像增强处理的干扰，突出目标的轮廓细节，提出一种基于引导滤波图像分层的红外烟尘图像增强方法。首先利用引导滤波将图像拆分为基础层与细节层，对细节层使用分数阶微分掩模作增强处理；然后基于红外烟尘图像的特点设计了二次分层方法，利用各项异性扩散将基础层分为原始层与轮廓层；之后对原始层进行自适应直方图均衡化，对轮廓层进行增益放大并与细节层合并；最后利用平均亮度设置权值函数，将两层图像进行加权融合得到增强图像。实验结果表明，相较于其他增强算法，该方法能够更有效的提高烟尘干扰下红外图像的清晰度，突出其细节纹理特征，增强后3组图像的平均梯度和信息熵平均值为7.721 1及5.811 4,相较于原始图像提升1.011 9及3.177 8。     

基于改进MSR的锂电池X射线图像增强算法

针对锂电池X射线图像存在清晰度低、对比度差、图像电极轮廓模糊不清晰等问题,提出一种基于改进多尺度Retinex的锂电池X射线图像增强算法。首先,在传统多尺度Retinex算法中,使用双边滤波估计照度分量,同时利用基于平均对数亮度值进行全局自适应的图像动态范围压缩。然后使用改进的MSR算法提取图像的反射分量,利用sobel算子获取反射分量的纵向梯度,再与反射分量进行梯度信息融合,增强图像细节信息,再对融合图像使用CLAHE算法进行对比度增强,最后再使用双边滤波去噪声,得到最终增强图像。在自主构建的数据集上进行了实验研究,实验结果表明提出的方法显著提高锂电池X射线图像的清晰度和对比度,图像阴极线边缘轮廓有明显增强,在突出锂电池X射线图像边缘细节信息和增强图像对比度上,都要明显优于传统多尺度Retinex算法。     

双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强

针对现有的水下增强算法存在色彩失真和去雾效果不好等问题，本文提出基于双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强算法。首先采用颜色校正模块对红、绿、蓝三通道进行处理，减少色偏的影响；然后将通道注意力、空间注意力与U-Net网络相融合，对颜色校正后的图像进行去雾、去噪等处理，保留图像纹理细节的同时，实现对比度的增强；最后采用金字塔融合模块将不同分辨率的图像特征进行融合，获得视觉上清晰的图像。实验结果表明，基于UIEBD和UFO-120测试集，UCIQE、NIQE、SURF以及信息熵的平均值分别为0.608 1、4.440 3、31.5和7.649 5,所提算法在主观视觉质量和客观评价指标上都优于其他经典及新颖算法，增强后水下图像去雾效果良好且在颜色校正方面也具有明显优势，显著提高了水下图像的视觉质量。     

基于多尺度曝光融合的医学CT图像增强方法

针对医学CT图像对比度和可见度较低导致不利于人眼观察及后期图像处理的问题,本文提出一种基于多尺度曝光融合框架的医学CT图像对比度增强算法,对医学CT图像实现增强。首先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解、重构,降低图像噪声对其的干扰,同时对图像细节增强。然后通过曝光合算法计算重构之后的图像的权重估计矩阵、曝光率以及图像的亮度转换函数,以此来对图像进行增强,使用该算法可以在图像对比度增强的同时,也提高了图像的可见度。实验表明,相比其他传统图像增强算法,该方法对图像的增强效果明显更优,对于医学CT图像的增强有着显著的增强效果。     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.     

基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法

针对目前锂电池极片表面存在亮度不均、低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先使用K-近邻均值滤波抑制图像背景噪声,然后基于小波变换分别采用线性调整和多尺度细节增强方法处理图像的低高频分量,进行图像增强,接着利用PSO-OTSU算法自适应获取增强后图像的最佳高低阈值,最后利用哈夫检测法连接边缘点。通过测试漏金属、亮点、划痕、孔洞等缺陷各700张图片,定量分析比较了3种算法的准确率,实验结果表明,相对于其他两种算法,本文算法可以较好地保留缺陷边缘细节,检测低对比度微小缺陷,提取精确完整的缺陷轮廓,检测准确率达97.85%,具有一定的实用价值。     

结合MSRCR与多尺度融合的水下图像增强算法

为解决水下图像增强时出现的图像边缘细节模糊,亮度不均等问题,提出了一种结合带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)与多尺度融合的水下图像增强算法.首先,将获取到的水下图像基于的MSRCR算法色彩校正,并将校正后的图像转换到Lab颜色空间对亮度分量进行自适应增强.其次,对MSRCR色彩校正图像和Lab空间亮度分量增...     

基于Retinex亮度校正与感知对比度的图像增强算法

针对当前图像增强中易出现光晕伪影、细节裁剪效应和过度增强等问题,基于人类视觉系统(human visual system,HVS),优化对复杂与不同照明条件中场景感知力,提出了一种有效的非均匀与低光照图像的自然增强算法。首先,基于白块假设估计输入图像的亮度,并定义一种自适应的Retinex亮度校正算子,改善图像亮度。对于明亮区域的对比度,提出了一种调整映射函数,通过添加细节增益因子,结合调整映射函数与增益因子,保护与改善明亮区域的细节与对比度,有效抑制光晕、裁剪效应。对于暗淡区域,构建改进高斯差分(difference of Gaussian,Do G)的感知对比度映射(perceptual contrast map,PCM),通过动态范围调整的PCM来调节对比度,实现感知对比度增强与噪声抑制,防止过度增强。最后,采用一个显著图引导的加权组合算法,将暗区域对比度增强结果与明亮区域细节增强结果进行加权融合,并利用色彩校正技术来恢复图像的色彩信息,从而输出最终的增强结果。实验结果表明,与当前图像增强技术相比,所提方法的增强图像具有更好的视觉质量和感知对比度,以及更为清晰的细节与色彩信息。     

基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性：文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、 2.16%、 9.86%、 7.45%、 21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。