结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法

针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法。通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度。针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对。实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图像的灰度级,减少暗像元数量,增加亮像元数量,使得灰度级分布更加平滑,有利于保留图像的细节和边界信息;采用基于单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,可检测出更多特征点,提高匹配准确率,准确率最高可达96.09%,匹配效果优于SURF算法和传统AKAZE算法。     

在空间域获得同态滤波模板的新方法

同态滤波是一种将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域处理方法.同态滤波能够消除不均匀照度的影响而又不损失图像细节.本文简要介绍了同态滤波的原理,提出了一种在空间域获得同态滤波模板的方法,并且基于Matlab在空间域实现了图像的同态滤波增强.     

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。     

金属腐蚀区域图像增强算法研究

针对金属腐蚀区域图像中存在暗细节对比度不高、光照不均匀及颜色特征需保护的问题,提出一种在HSI模型下的多尺度细节自适应增强与同态滤波的增强算法。首先,对RGB腐蚀图像进行色彩空间变换,保留其中的色调和饱和度分量不变,对亮度分量进行增强。然后,通过小波变换进行多尺度细节自适应增强,提升细节对比度并作分块同态滤波,改善光照不均的影响,获得增强后的腐蚀图像。实验结果表明,所提方法增加了腐蚀暗细节的对比度,提高了金属腐蚀区域图像的整体亮度并保证了色彩信息的不失真。     

气象计量自动化温度检定系统中的图像预处理研究

针对气象计量自动化温度检定系统中图像噪声大、对比度不够等问题,在采用图像 预处理技术的基础上,提出一种同态滤波的对比度受限自适应图像预处理方法。尝试中值滤波对 红外图像进行去噪,保证噪声不被增强的前提下,利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强。 但同态滤波依然存在图像特征点与非特征点在图像质量不高的情况下容易混淆的问题,对此采用 限制对比度自适应直方图均衡的方法进一步调整图像的动态范围。通过仿真实验对此方法进行验 证,验证了所提出方法的有效性。     

基于梯度场的工业X射线图像增强算法

在X射线成像检测厚薄不均构件时，经常会出现对比度低或对比度不均以及照度低的问题，这会导致图像显示时构件的一些细节难以被观察与分析。针对这一问题，提出一种基于梯度场的X射线图像增强算法。该算法以梯度场增强为核心，分为两步：首先，提出一种基于对数变换的算法，压缩图像的灰度范围、去除图像冗余灰度信息、提升图像对比度；然后，提出一种基于梯度场的算法，增强图像细节、提升图像局部对比度、提高图像质量，使构件细节清晰显示在检测屏上。选择一组厚薄不均构件的X射线图像进行了实验，并与对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）、同态滤波等算法进行了比较。实验结果表明所提算法具有更明显的增强效果，能更好地显示构件的细节信息，并且通过计算平均梯度和无参考结构清晰度（NRSS）纹理分析的定量评价标准进一步表明了该算法的有效性。     

CLAHE和细节放大相结合的档案图像增强方法

图像增强可提高扫描档案图像的质量,关系到档案图像信息系统的生命。运用CLAHE可以进行全局对比度拉伸,运用Lee滤波器可进行局部细节放大,将两者结合可形成放大细节的CLAHE方法。对结合的方法从两方面进行改进,一是引入噪声抑制措施,使得Lee滤波器只放大图像细节而不放大噪声;二是制定柔性细节放大机制,使得细节放大更加符合人类视觉习惯。改进后的方法既能提高全局对比度,又能有效放大局部细节。实验表明,提出的方法对包含文本、图形和图像的扫描档案具有较好的增强效果,且能够满足国家行业规范要求和实际应用需要。     

基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化

针对眼底图像的归一化问题,提出一种基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化方法。从图像观测模型的角度出发,利用背景取样估计和插值技术实现图像背景的估计,通过边界奇异值处理和同态滤波增强图像细节,使图像的非均匀照度和对比度得到归一化增强。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的归一化性能较好。     

基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法

对于光照不均的彩色图像,由于传统的同态滤波器没有充分考虑图像的空间局部特性,同态滤波后的图像在局部对比度增强效果上,不能令人满意.为此,结合DCT变换的优点,提出了基于分块DCT变换的同态滤波算法,可以获得很好的局部对比度增强效果.为了消除分块滤波引起的块效应,提出了基于重叠块的块效应消除方法.同时,为了保留原始图像的色彩信息,提出将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,仅对亮度分量进行基于DCT变换的同态滤波及块效应的去除,色调和饱和度分量保持不变.实验结果表明,该方法不但有效改善了光照不均对图像的影响,而且使图像色彩保持良好,图像中的细节更为清晰,性能上优于传统的同态滤波.     

基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建（SLAM）技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测（LSD）线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明：该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与...