煤矿监控图像增强算法的分析与实现

针对煤矿井下粉尘多、光照差的恶劣环境使得矿井监控图像偏暗、对比度低、视觉效果差的特点,提出了一种基于小波变换和模糊理论的图像增强算法。该算法选择小波变换为工具分解图像,应用新的模糊隶属度和增强算子对高频信息进行模糊处理,利用直方图均衡化对低频信息进行处理,最后对图像进行重构。处理结果较好地增强了图像细节信息,从整体上改善了图像效果。     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于MSR的雾天图像清晰化算法研究

研究雾天图像清晰化的问题,需提高图像增强的均匀性。针对雾天情况下,由于雾气的遮挡使得拍摄图像对比度降低,图像局部细节处不清晰,传统的直方图均衡化的雾天图像清晰化方法虽然能够增强图像对比度,但是图像局部细节增强不足,造成图像增强均匀性不高的问题。提出一种MSR的雾天图像清晰化算法,通过Sigmoid函数对图像作映射,拉伸图像的对比度,然后利用MSR算法,将图像小波分解为高频分量和低频分量,对高频分量取绝对值最大运算,低频分量加权平均,并避免了对图像进行全局直方图均衡化造成的图像增强不均匀,局部细节增强不足的问题。实验证明,提出的算法能够将雾天图像均匀增强,得到高清晰的图像,取得了满意的效果。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

频域内分位数的蒙古族家具纹样增强算法

为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算法及方向自适应插值算法相比较,提出的方法在蒙古族纹样增强方面具有更好的视觉效果,其评价指标也有显著提高。     

基于小波变换的红外图像增强算法研究

针对目前夜间红外图像质量低、噪声大,无法为后续的分析提供支持等问题,提出一种基于小波变换的红外图像增强算法对红外图像进行增强.首先采用二维FWT滤波器组通过小波变换将低质量、缺陷明显的夜间红外图像分解成高频和低频两部分,对高频部分采用改进NL-means算法和改进维纳滤波算法进行降噪,通过改进直方图均衡化防止过度增强.试验结果表明,采用本研究算法进行图像增强,能够提高将近30％的图像对比度和将近40％的信噪比.     

基于小波变换的图像增强算法研究

针对图像对比度低、成像质量差的问题,提出一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于图像对比度增强.首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理.实验结果证明,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留,由此认为小波变换对改善图像的质量是有效的.     

基于小波变换和改进的Retniex雾天图像增强

现有基于小波变换的增强方法对雾天图像增强效果一般,对此提出一种结合小波变换和改进的Retniex的雾天图像增强方法。使用小波变换将图像分解为高频部分和低频部分;利用双边滤波良好的边缘保持性,对传统的Retinex算法进行改进。用改进后的Retinex算法对低频子带图像进行去噪处理。为了防止放大噪声、过度增强,用模糊规则增强算法对高频子带图像进行增强,进行小波逆变换,得到增强后的雾天图像。实验结果表明,基于小波变换和改进的Retniex方法对雾天图像的增强有显著效果。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

能强化细节的低剂量CR图像增强算法

针对低剂量CR图像比度低、骨裂纹细节不清晰等缺点,提出一种基于自适应直方图均衡和改进小波变换的有效图像增强算法.采用自适应直方图均衡提高整幅图像的对比度,利用改进小波变换对骨裂纹等细节进行微调增强.实验结果表明,该算法不仅有效提升了整幅图像的灰度阶次,而且对细节信息也能有效保留,处理后的CR图像细节丰富,具有良好的视觉效果,PNSR和有效灰度级数进一步证明了它的有效性.     

彩色图像去雾清晰化研究

为了解决雾霾天气的影响下成像设备采集的图像容易出现的降质及色彩失真问题, 并从有雾图像中增强其细节信息, 提高原图像的对比度和清晰度. 将彩色图像RGB通道分别做相应的图像增强算法处理, 全局直方图均衡化把整体的灰度直方图进行均匀分布的处理, 小波变换算法对彩色图像进行多层次分解, 多尺度Retinex算法通过高斯函数做卷积运算对图像做多尺度变换. 实验结果表明, 全局直方图均衡化、小波变换算法和多尺度Retinex算法都能增强雾天图像的景物信息, 有对应于各自的优势和不足. 相比较这3种算法而言, 多尺度Retinex算法得到的去雾图像亮度增强、细节信息突出、失真度小, 能更好地进行去雾增强.     

Contrast enhancement for cephalometric images using wavelet-based modified adaptive histogram equalization

Cephalometric images usually have low contrast. The existing techniques for automatic cephalometric analysis usually use histogram equalization for image enhancement. This technique has the advantage of being fully automatic and nonlinear. However, it suffers from spikes, excessive enhancement, and lack of brightness preservation. The proposed technique is an adaptive histogram equalization technique that uses wavelet based gradient histograms. This paper compares its performance with two traditional techniques, three histogram modification based techniques, and two wavelet based techniques. Forty digital and scanned cephalograms are used to conduct tests. In addition to visual histograms and intensity profiles, the proposed method is compared in terms of eight quantitative measures. The various measures are applied to analyze the results in terms of contrast enhancement (EME, CNR), brightness preservation (AMBE), edge conservation and enhancement (H, TEN), preservation of image structures and non-addition distortion (MSSIM, SVD-M). The proposed method gives good contrast enhancement, with better brightness preservation without losing edge information and with the minimum addition of distortions to the enhanced cephalometric images.     

车载红外夜视图像的小波-遗传图像增强算法

针对传统红外图像增强算法在视觉效果上不够理想的问题,提出了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法,并将该方法与传统的直方图均衡化法和多尺度Retinex算法进行了对比。在红外夜视图像增强效果方面,该方法具有改善图像亮度均匀性、避免图像过分增强和抑制噪声的特点。实验表明,所提出的小波-遗传图像增强算法在车载红外夜视图像增强方面的处理效果较好。     

保持亮度的多峰值直方图均衡算法

现有的直方图均衡算法在增强图像对比度的同时,输出图像的亮度与输入图像无关,并且在均衡区域产生亮度饱和现象,提出了一种新的直方图均衡算法.以亮度保持的双直方图均衡算法(BBHE)为基础,改进其对子图像的分类方式:根据直方图对图像进行多峰值分解,得到一系列不同范围的子图像,然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均衡,最后合并这些子图像的均衡结果.实验结果表明,直方图均衡新算法不仅在保持了输出图像亮度的同时,而且非常有效的解决了在原图像均衡区域产生的亮度饱和问题对图像的影响.     

一种新的非均匀照度图像增强方法

构造一类基于双层位平面的亮度变换函数,结合快速局部值直方图均衡化算法,很好地解决了非均匀照度下图像对比度的增强问题。该算法首先提取图像的亮度位平面和对比度位平面,用这两个位平面对原始图像进行亮度变换,然后,利用快速局部值方图均衡化算法对变换后的图像进行增强。     

红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

第二代Curvelet变换在低剂量CT图像增强中的应用

低剂量CT图像信噪比低,图像对比度差。对婴幼儿低剂量颅脑CT图像应用第二代Curvelet变换,分别对低频子带进行非线性增强、对高频子带应用自适应域值方法进行去噪后再进行非线性增强,再经Cuverlet反变换后,其结果与小波变换增强及直方图均衡增强的结果进行比较。结果显示第二代Curvelet变换增强图像对比度及信噪比明显提高,图像细节显示清晰,效果良好。     

一种亮度可控与细节保持的高动态范围图像色调映射方法

高动态范围(High dynamic range, HDR)图像通常需压缩其动态范围,以便于进行存储、传输、重现. 本文提出一种具有亮度可控与细节保持特性的HDR图像的全局色调映射方法.该方法对HDR图像 照度直方图进行裁剪与补偿,令色调映射后的低动态范围(Low dynamic range, LDR)图像仍能够保持原有的细节特性, 同时利用概率模型估算出输出LDR图像的亮度与标准差,进而调整直方图亮度区域的分配, 使得输出LDR图像的亮度接近用户设置的亮度,最后以分段直方图均衡的方法进行HDR色调映射处理. 仿真结果表明,该方法能对HDR图像动态范围进行合理的压缩映射,输出的LDR图像的亮度可由用户控制或自适应选择, 同时能保持图像的细节信息,令图像的主观视觉感受对比和谐.