极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点, 提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法. 该算法通过自适应地选择平台阈值, 对红外图像进行增强处理, 克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点, 同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法, 便于实时实现. 理论分析和仿真结果均表明, 该算法对红外图像具有很好的增强效果, 可较好的抑制背景的增强, 突出目标.     

基于灰度聚类算法的红外图像增强研究

根据红外灰度图像的特点，提出了一种基于K-均值聚类的图像增强的新算法。该算法首先根据具体图像确定K值，其次对红外图像的辐射温度数据进行统计学习，把不同温度值按升序排列，然后按等差原则选取温度值作为初始聚类中心，再依据初始聚类中心采用K-均值聚类算法对温度进行聚类，最后由聚类结果对图像进行自适应增强。通过对红外灰度图像进行实验，得到了满意的结果: 对比直方图均衡，具有更丰富的图像细节信息和层次感，视觉效果更好。     

基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法

为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题,提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先,将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图,并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节;接着,利用融合技术优化初始传输图,融合不同方法提取的主要结构和精细结构;然后,利用亮通道的暗像素计算逆大气光值;最后,根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失,同时,算法采用图像融合对传输图进行优化,可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明,相比于其他8种算法,该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。     

海面目标的红外景象增强技术研究

海天类红外图像的增强要求去除风浪等的环境影响,同时增强目标区域的对比度。通过探索几种典型的图像增强算法,结合红外图像梯度幅值直方图特点,提出基于梯度域的海面红外场景增强算法,将低梯度值置零去除海浪干扰,调整梯度范围对结果控制亮度,利用有效梯度范围均衡化增强目标区域的细节。实验结果表明,该算法可以明显降低图像的干扰信息,同时提高目标区域的对比度和信息熵。     

基于迭代直方图均衡化的常规光源下水下成像增强算法

为了增强常规光源下水下图像的视觉对比度,提高水下图像的图像质量,提出一种基于迭代直方图均衡化水下图像增强算法.首先通过Retinex模型将水下图像分解为细节层和光照层图像.然后推导出一个图像增强模型,该模型能够在保证韦伯对比度的前提下完成图像增强工作.接着提出一种基于迭代直方图的直方图均衡化算法对光照层图像进行对比度增强,并通过S形状函数对细节层图像进行对比度拉伸.最后,合并拉伸后的细节层图像和增强后的光照层图像,进而获得较佳的图像增强效果.实验结果表明,该算法能够有效地提升水下图像的视觉对比度,图像信息熵值及均值结构相似度高于其他算法,图像的视觉效果得到显著提高.     

基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法

针对电润湿电子纸存在油墨回流、接触角迟滞、电荷捕获等现象导致图像对比度不高、纹理边缘不清晰和细节丢失等问题,本文提出了一种基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法.该算法综合了最大类间方差法(Otsu法)和最大熵分割算法的优点,提出了基于方差权重的最大类间方差和最大熵阈值分割算法.利用该分割算法把图像分割...     

基于改进粒子群和自适应滤波的快速模糊聚类图像分割

为改进传统模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部收敛、抗噪性差、计算量大的问题,提出一种新的基于改进粒子群算法的快速模糊聚类图像分割方法(PSOFFCM);方法首先利用自适应中值滤波对图像进行滤波处理,增强算法的鲁棒性;然后,将图像像素灰度值映射到二维直方图特征空间,作为聚类样本,优化FCM的目标函数,减少图像分割的计算量;最后,利用PSO算法代替FCM的梯度迭代过程,减弱了算法对初始聚类中心的依赖,同时增强全局搜索能力;实验结果表明,该方法不仅克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,而且抗噪能力强,收敛速度快,分割精度明显优于传统FCM。     

基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法

在红外图像处理中,细节增强和噪声抑制尤为重要,重点在于将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围的同时保留细节信息、抑制图像噪声。以引导滤波的自适应红外图像增强算法为基础,提出一种基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法。通过引导滤波平滑初始输入图像,将初始输入图像与平滑后的图像做差获得包含大动态温度信息的基础层图像和小动态温度信息的细节层图像,分别对基础层图像、细节层图像进行压缩处理和噪声抑制;以不同的融合比例将处理后的基础层图像、细节层图像进行融合获得输出图像。为了减少算法运算时间、突出图像细节信息的同时减小细节层噪声对输出图像的影响且达到自适应场景的效果,利用可用于筛选有效灰度值的自适应门限参数和直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩,并将图像融合中的定值比例系数更改为自适应融合比例系数。通过直方图分布信息中的最大值、最小值确定自适应门限参数,同时利用直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩;获取直方图中有效灰度值个数,通过有效灰度值个数与总灰度值个数之间的比值对图像的场景信息进行判断,根据不同的场景信息确定基础层图像与细节层图像的自适应融合比例系数,实现图像融合。实验结果分别与直方图均衡算法、基于引导滤波的高动态红外图像增强算法、基于引导滤波的自适应红外图像增强算法进行比较,选用四种不同的场景从主观、客观两种层面进行分析。对比结果从主观分析得出该算法处理后的图像可突出细节轮廓信息、减少细节层噪声对融合后输出图像的影响。从客观评价得出该算法在四种场景下的平均计算时间为0.753 5 s,低于对比算法计算时间;并且使基础层图像和细节层图像的融合比例系数达到自适应场景的效果。     

中医按摩机器人专家控制系统的研究

为改进传统模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部收敛、抗噪性差、计算量大的问题,提出一种新的基于改进粒子群算法的快速模糊聚类图像分割方法(PSOFFCM)。方法首先利用自适应中值滤波对图像进行滤波处理,增强算法的鲁棒性;然后,将图像像素灰度值映射到二维直方图特征空间,作为聚类样本,优化FCM的目标函数,减少图像分割的计算量;最后,利用PSO算法代替FCM的梯度迭代过程,减弱了算法对初始聚类中心的依赖,同时增强全局搜索能力。实验结果表明,该方法不仅克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,而且抗噪能力强,收敛速度快,分割精度明显优于传统FCM。     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

Adaptive image enhancement based on clustering of wavelet coefficients for infrared sea surveillance systems

Most of the techniques developed for infrared (IR) image enhancement (IE) depend heavily on the scene, environmental conditions, and the properties of the imaging system. So, with a set of predefined scenario properties, a content-based IR-IE technique can be developed for better situational awareness. This study proposes an adaptive IR-IE technique based on clustering of wavelet coefficients of an image for sea surveillance systems. Discrete wavelet transform (DWT) of an image is computed and feature vectors are constructed from subband images. Clustering operation is applied to group similar feature vectors that belong to different scene components such as target or background. Depending on the feature vectors, a weight is assigned to each cluster and these weights are used to compute gain matrices which are used to multiply wavelet coefficients for the enhancement of the original image. Enhancement results are presented and a comparison of the performance of the proposed algorithm is given through subjective tests with other well known frequency and histogram based enhancement techniques. The proposed algorithm outperforms previous ones in the truthfulness, detail visibility of the target, artificiality, and total quality criteria, while providing an acceptable computational load.     

多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法与实验

针对现有偏振去雾算法鲁棒性不强和图像增强效果有限的问题,提出一种基于多尺度奇异值分解的图像融合去雾算法。首先,利用偏振测量信息的冗余特性,采用最小二乘法,提高了传统偏振图像去雾算法中偏振信息的准确度;然后,从传统偏振图像去雾算法的局限性出发,定性分析了偏振图像融合去雾的可行性,并提出了一种基于多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法;最后,设计了不同能见度条件下的验证实验并进行了量化评价。结果表明,与经典偏振图像去雾算法相比,该算法不需要进行人工参数调节,具有较强的自适应性和鲁棒性,能够有效改善传统算法中出现的光晕以及天空区域过曝的问题,图像信息熵与平均梯度最大可分别提高18.9%和38.4%,有效地增强了复杂光照条件下的视觉成像质量,具有较广泛的应用前景。     

基于优势特征图像融合的水下光学图像增强

针对水下光学图像颜色失真、非均匀光照、对比度低的问题,提出基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法.首先,提出改进的暗通道先验算法去除退化图像中的不均匀浑浊并均衡色彩;其次,对颜色校正图像分别使用基于加权分布的自适应伽玛校正算法和限制对比度自适应直方图均衡-同态滤波算法,增强颜色校正图像对比度并使其亮度均衡;最后,定义三幅融合图像即颜色校正图像、亮度均衡图像、对比度增强图像的关联权重图,通过多尺度融合算法获得融合图像.与单一预处理算法只能解决对应的退化现象相比,该算法对单幅退化图像进行多算法处理,得到三幅优势特征图像,通过不同权重的组合最大程度地将各优势特征相结合,得到的综合效果远超各单一算法优化效果,不再局限于解决颜色失真等单一问题.将本文算法与现有算法在主观评价和客观评价两方面进行实验对比,结果表明,该算法可以有效平衡水下图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像.     

基于形态学变换和FFCM聚类的灰度图像颜色迁移算法

针对传统颜色迁移算法计算量大、对图像无法准确进行颜色迁移的问题,提出一种基于形态学变换和快速模糊C均值聚类（FFCM）的灰度图像颜色迁移算法。首先对目标图像进行腐蚀膨胀运算,消除亮度不均匀的区域,通过FFCM聚类算法对目标图像进行准确聚类,然后在目标图像与源图像中选取对应样本块,完成样本块的颜色迁移,并以已上色的样本块为参考,完成图像的全局颜色迁移。实验结果表明:与Welsh和FCM算法相比较,本文算法处理时间分别缩短64.29 %和54.25 %,结果图像在类间交界处的颜色过渡更加自然,证明了算法的有效性。     

潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和显著分量融合,得到融合图像的低秩分量和显著分量。最后,将融合图像的低秩分量和显著分量叠加,得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法在主观评价和客观指标上均优于传统的红外与可见光图像融合算法。     

基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法

为有效改善红外偏振图像视觉效应,提高红外偏振成像质量,提出了基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法。根据红外偏振特性描述,对Stokes参数Q分量与U分量进行加权邻域梯度融合,获得起偏特征图像,捕获目标边缘、轮廓的偏振特性;提出互结构正则约束模型,以梯度幅值相似算子联合正则约束融合结果与起偏特征图像的边缘结构相似性,及与辐射强度图像的灰度一致性,优化得到增强后的高质量红外偏振图像。实验结果表明,基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法,能有效提高红外偏振图像对比度与清晰度,同时提升复杂背景下人造目标边缘轮廓的偏振显著性,算法快速,工程实时性高.     

基于双阈值Huber范数估计的图像正则化超分辨率算法

多帧图像超分辨率算法利用图像间的互补信息, 可以从一系列具有亚像素位移的低分辨率影像数据中重建出高分辨率图像. 在众多超分辨率算法中, 正则化方法以其求解病态问题的有效性而被广泛应用, 但在此类方法中, 最优估计算子的估计准确度对最后的重建结果有着较大的影响. 本文在现有正则化超分辨率重建算法的基础上, 提出了一种基于双阈值Huber范数的极大似然估计算子, 可以提高Huber范数对于阈值取值的容忍性和算子估计精度; 并给出了基于该算子的正则化超分辨率算法的迭代公式. 通过对仿真图像进行重建, 结果表明算法可有效地抑制各种噪声并保证重建效果; 同时将此算法应用于实际图像的超分辨率重建, 有效地提高了目标影像的空间分辨率. 关键词： 图像处理 图像重建 超分辨率 正则化     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

基于粒子群分类器的雷达目标一维像识别

设计了一种用于雷达一维像识别的粒子群分类算法.新算法首先对数据样本预处理,利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取,根据提取得到的规则对雷达一维像进行分类识别.基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法的收敛性进行分析.通过对三种飞机缩比模型的实测数据的识别实验,验证了新算法对实测数据和加噪数据均具有较高的识别率.