基于CLAHE与同态滤波的细胞图像增强新方法

针对角膜内皮细胞图像由于非均匀光照造成的明暗不均问题,提出一种基于限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)与同态滤波进行组合的角膜内皮细胞图像增强新方法。CLAHE方法提高了图像的局部对比度,不损伤图像细节,同时避免图像噪声随图像对比度增大而放大。同态滤波方法增强图像暗部细节,提升图像的分辨率。实验结果表明本文方法对角膜内皮细胞图像的分辨率和对比度增强有显著的效果。     

低照度图像增强算法的研究与实现

针对低照度图像暗且对比度低的特点，提出了一种将改进的直方图均衡化方法与改进的局部对比度增强方法相结合的低照度图像处理方法，满足了图像增强的两种要求：调节动态范围，增强局部对比度。实验表明该方法在对低照度图像处理时可以达到局部细节对比度增强和全局清晰的效果。     

人眼视觉感知驱动的梯度域低照度图像对比度增强

针对传统的对比度增强方法在对低照度图像进行处理时不能同时顾及压缩动态范围、调整亮度以及增强或保持细节等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的、从全局亮度映射到局部细节补偿的低照度图像对比度增强方法.首先通过非线性全局亮度映射模型压缩图像的动态范围,提高图像的整体亮度水平;然后结合人眼视觉系统的亮度掩蔽特性和超阈值对比度感知特性,非线性地调整图像的局部梯度场增强和恢复图像的局部细节;最后在目标梯度场上通过快速求解泊松方程获取增强后的图像.实验结果表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局和局部对比度,提升了低照度图像的视见度.     

基于小波分析的超声医学图像非线性增强

首先将超声医学图像投影到小波变换域,然后利用软阈值技术方法进行降噪处理,最后使用非线性增强技术提高图像对比度。处理结果有效地去除原图像的斑点噪声,使图像中较模糊、对比度差的细节得到增强,优于传统的直方图均衡增强方法。     

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。     

基于FDCT的低对比度指纹图像增强算法

针对传统方法在增强低对比度指纹图像时,效果不佳的状况,研究了一种利用快速曲波变换增强低对比度指纹图像的方法。图像经曲波分解后,对于低频分量引入基于SMQT的非线性函数调整低频子带系数,以提高指纹图像的对比度;对于高频分量使用阈值去噪增强图像细节。实验表明,该方法优于直方图均衡化方法和基于小波变换的增强方法。该算法在增强低对比度指纹图像的同时降低了噪声。增强后的图像取得了较为理想的视觉效果。     

火炮内膛全景图像增强方法研究

为了提高内膛全景图像对比度,本文基于Contourlet变换,提出一种新的内膛全景图像增强方法。该方法在图像空间域增强的基础上,通过对图像Contourlet变换系数的调整,进一步增强了内膛图像。实验结果表明,本文算法在增强内膛图像对比度的同时,减少了图像细节的丢失,改善了图像质量。     

基于混合对比度增强的户外图像去雾方法

雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩降质严重,影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。针对雾天图像灰度动态范围较窄、对比度差的问题,为提高视觉精确性,提出一种基于混合对比度增强的户外降质图像去雾方法。在分析雾天图像特征的基础上,给出了一种全局去雾模型,然后基于遗传算法的全局搜索优势,对图像进行全局优化去雾处理。根据雾天图像降质与深度密切相关的先验知识,研究了一种模糊邻域对比度增强方法,进一步实现局部细节的增强处理,并进行仿真。结果表明,提出的混合去雾方法实现简单,能够有效增强雾天降质图像的全局对比度和细节结构,较好地改善视觉效果。     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强

为了更好地辨别低照度图像中的目标,提高图像的对比度并增强纹理细节信息,采用子层分割规定化算法对图像进行增强处理,提出一种结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强算法.首先根据原始图像直方图的特点对直方图进行子层分割,之后通过对分割后的子层进行灰度区间拉伸来提高图像的亮度,以增强图像的对比度;为了增强图像中的细节信息,在每个子层求取自适应函数来对每个子层做规定化处理;最后对子层直方图合并,得到增强后图像.实验结果证明,经过增强后图像的灰度平均梯度值为原始图像的3~4倍,信息熵也明显增大;该算法在增强图像细节、提高图像的对比度上具有优越性.     

一种新的红外图像复合增强算法

通过对现有图像增强算法的分析,提出了一种新的红外图像复合增强算法。该算法将同态增晰和直接对比度增强算法结合,使得图像中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用。外场实验表明,处理后的图像具有明显的局部对比度增强效果,同时较好地保持了图像的原始面貌。     

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。     

一种基于小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法,对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量,对分解后得到的高频分量,选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行一致性验证,最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出,给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息,融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

Morphological image fusion using the extracted image regions and details based on multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator

Remaining useful information of the original images in the fusion image is very important in image fusion. To be effective for image fusion, a multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator based algorithm using the extracted image regions and details is proposed in this paper. Top-hat transform could extract image regions, and operations constructed from toggle contrast operator could extract image details. Moreover, multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator could be used to extract the effective image regions and details at multi-scales of the original images. Then, the extracted image regions and details are imported into the final fusion image to form the effective fusion result. Thus, the proposed multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator based algorithm is an effective image fusion algorithm to keep more useful image information. The combination of the top-hat transform and toggle contrast operator for effective image fusion is the main contribution of this paper, which is the extension of the previous work using only the toggle contrast operator for edge preserved image fusion. Experimental results on multi-modal and multi-focus images show that the proposed algorithm performs very well for image fusion.     

一种基手小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有效的图像融合算法。     

遥感图像理想均衡化及图像质量定量评价

大多数原始的遥感影像由于其灰度分布集中在较窄的范围内,影像的细节不够清晰,对比度较低。为了使影像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,增强影像细节信息,通常采用的方法为直方图均衡化。通过对信息熵定义的阐述,引出直方图均衡化的图像增强算法。通过分析传统直方图均衡化算法中存在的缺陷,进而基于分段映射思想提出一种改进的理想直方图均衡化算法。同时,为了对传统算法和改进算法进行定量化地分析比较,基于同时对比度以及人类视觉对比度分辨率限制和模糊数学的相关思想,分别提出基于加权几何平均数法的合成平均对比度和细节评价参数的定义。最后,采用同时对比度、基于加权几何平均数法的合成平均对比度以及细节评价参数作为定量评价的指标,对所提出的改进算法进行了定量评价。评价结果表明,该改进算法的图像增强效果优于传统的直方图均衡化算法。     

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。     

基于改进蛙跳算法的图像对比度增强方法

为改善图像对比度,提出了一种基于改进蛙跳算法的图像对比度增强新方法。该方法利用分段线性变换增强图像的原理,对蛙跳算法进行深入分析并进行改进后,将改进蛙跳算法与二维Otsu法相结合,利用蛙群的并行搜索机制自动选取图像的双阈值,然后再以图像的对比度作为改进蛙跳算法的适应度函数,自适应地搜索分段线性变换的斜率,并以之增强图像。实验结果表明,该方法有效改善原图像的对比度,且优于直方图均衡化法及基于基本蛙跳算法和人工鱼群算法的增强方法。