基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究

图像增强算法作为图像预处理的一个重要环节,其主要目的是实现消除图像随机噪声,改善图像质量。传统的直方图均衡化增强方法实质以减少图像灰度级来换取对比度的加大,造成图像细节部分信息的丢失,影响了识别效果。运用对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法实现薄膜图像灰度增强,并通过对处理后的图像质量进行客观评价,证明了该算法相对于传统直方图均衡化算法具有明显优势。     

基于邻域信息的红外图像增强

传统的红外图像增强一般基于平台直方图均衡化思想,这种方法从全局上改变了图像的对比度,从而达到增强图像的目的,是一种快速有效的增强算法。然而现存的平台直方图方法忽略了图像的局部信息,无法改善图像的局部对比度。论文提出了一种新的红外图像增强算法,该算法在基于传统的红外图像平台直方图均衡化思想的基础上,同时加入图像的局部信息,从全局和局部同时增强图像对比度。通过与传统的平台直方图均衡算法对比,证实了算法的优越性。     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。     

基于模糊聚类分割的累积直方图均衡化算法

通过比较几种图像直方图均衡化的应用范围,提出一种基于模糊聚类分割的累计直方图均衡化的方法。实验结果表明:与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像不仅使灰度值分布更加均匀,增强了整体对比度,而且保留了原图像更多的细节信息,很好地达到了图像增强的目的。     

基于改进SSR的LDCT影像增强算法

针对低剂量CT扫描(LDCT)的灰度动态范围宽、对比度差以及图像噪声增加问题,提出一种改进的LDCT影像增强算法。在对经典单尺度Retinex进行研究的基础上,论述该算法的原理和实现方法,并通过实验与改进的直方图均衡化算法以及Frackle-McCann Retinex算法、McCann99 Retinex算法进行比较。实验分析结果表明,该算法对于LDCT影像对比度增强较一般的图像增强算法具有更好的处理效果,能够满足医生临床诊断的要求。     

一种基于局部方差的雾天图像增强方法

提出了一种基于图像局部方差的保持灰度级和亮度的雾天图像增强算法。即在对图像作局部处理的基础上，利用局部方差可以较好的体现图像细节信息的特性，通过计算并比较图像局部标准方差的大小来判断局部图像的增强程度，然后以灰度均值为基准进行局部灰度拉伸。该算法可以有效增强和保留图像细节，克服了传统直方图均衡化处理所造成的灰度级损失的缺点，保持了原图的灰度级和平均亮度，较好的抑制了噪声，图像视觉效果明显改善，因此特别适合于深度信息多变且对比度较低的雾天图像。实验结果表明该算法可以有效的增强雾天图像。     

基于视觉特性的直方图均衡算法改进研究

该文讨论了传统直方图均衡化算法的不足。在分析人眼对图像亮度的感知是呈对数关系的基础上,提出了基于这一视觉特性的直方图均衡化算法的改进方法。该方法通过把对比度在人眼识别范围外的像素依据视觉特性进行调整,来提高图像细节信息的表现能力。实验证明了该改进方法的有效性。1     

基于目的性优化及改进直方图均衡化的夜间彩色图像增强

夜间图像由于照明不足,存在图像对比度、亮度偏低,细节不可见,导致图像质量下降.大多夜间彩色图像增强算法往往在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”现象,针对这些问题提出了一种基于目的性优化及改进直方图均衡化的图像增强算法.该算法通过目的性优化增强原图像对比度,最大程度地保留细节;然后采用改进的保留细节的直方图均衡化增强图像;最后采用改进的Gamma校正对图像进行增强.算法结果通过主观视觉效果以及客观质量评价2方面验证,实验结果表明该算法能够有效地增强图像对比度、亮度,恢复图像细节,并消除了“光晕伪影”.     

基于对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像增强

采用对比度受限自适应直方图均衡对乳腺图像进行增强,有效地增强了乳腺图像中的细节,如钙化点、乳导管等组织;并通过对算法中相关参数研究,得到应用于乳腺图像增强的参数优选值,以求获得较好的增强效果,为医师分析影像提供方便。通过与灰度直方图均衡的结果进行比较得出：对比度受限自适应直方图均衡为乳腺数字图像增强的有效方法,在计算机辅助乳腺诊断方面有较高应用价值。     

基于WLAHE的尘肺胸片图像增强方法

为提高X线胸片中尘肺病灶的易识别性,提出一种基于加权局部直方图均衡化(WLAHE)的尘肺胸片图像增强方法。采用WLAHE算法、局部直方图均衡化算法,以及直方图均衡化算法对0+期尘肺X线图像进行对比度增强处理,并对采用不同参数的处理效果进行比较。结果表明,WLAHE可在不引入过大噪声及不引起细节失真的条件下,采用更小的窗口,使0+期尘肺X线胸片上的病灶小阴影更突出。     

基于场景分类的细节保留直方图均衡算法

针对传统直方图均衡算法细节丢失和亮度饱和的问题,提出一种将场景分类和细节保留相结合的直方图均衡改进算法。利用图像的直方图特征进行场景分类,结合场景分类及图像像素点的特征对分段式直方图均衡处理方法的参数进行优化。改进后的算法复杂度仅为O(L)(L是图像的像素灰度级),既保留了直方图均衡算法计算量小的特点,又能避免传统直方图均衡的细节丢失和亮度饱和问题,还具有适用于不同场景的稳健处理效果。通过德州仪器公司DM648平台实测验证,该算法可以用于实时视频图像的增强。     

医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。     

基于改进同态滤波的低对比度图像增强

针对传统同态滤波算法计算量大、参数设置困难、实验难度大等问题,提出一种改进同态滤波和对比度约束自适应直方图均衡相结合的低对比度图像增强算法。对原始图像进行均衡,保留图像的细节,增强图像的对比度;通过对同态滤波算法进行改进,进一步提高预处理图像的对比度。改进同态滤波算法利用滤波器特性对滤波函数进行简化,不但保证了原始算法的效果,而且在很大程度上减少了计算。结果表明,该算法是可控的,效果明显,细节更加完整。     

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。     

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.     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

图像增强算法综述

图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性. 首先, 本文从图像增强算法的基本原理出发, 归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法, 并讨论了它们的改进算法. 然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比, 分析了它们的优势和劣势. 最后, 对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望.     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。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，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

浅谈图像增强的直方图处理及其MATLAB实现

图像增强是图像处理的一个重要分支,它对图像整体或局部特征能有效地改善;直方图是图像处理中最重要的基本概念之一,它能有效地用于图像增强.本文主要讨论了直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,并给出了相关的推导公式和算法;同时用MATLAB语言加以实现,给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像、具体算法、实验结果及直方图.结果表明,用直方图均衡化和规定化的算法,能将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,使处理后的图像视觉效果得以改善,提高其对比度.