基于CLAHE的X射线行李图像增强

提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)的X射线行李图像增强算法.首先使用一种背景区域快速填充方法降低背景噪声的干扰,然后采用CLAHE技术增强图像的对比度,最后采用一套组合锐化方案增强图像的细节.实验结果表明,使用所提方法能够快速有效地增强X射线行李图像的对比度,突出行李物品的细节.     

双能X射线高动态范围安检图像压缩算法

为使拥有高动态范围的双能X射线安检图像在普通显示器上显示时不丢失细节,提出了一种基于多尺度局部保边(local edge-preserving,LEP)滤波的自适应色调映射算法.该算法对原始图像进行多尺度LEP滤波,得到1个基础层和3个细节层.随后对基础层进行对数自适应色调映射,并对3个细节层进行Sigmoid函数自适应增强.将处理后的各层图像相加,并进行直方图均衡化调整以去除噪声、提高图像对比度.该算法同时对高、低能X射线图像进行处理,并在处理后根据高、低能图像各自的特点进行融合,最终得到保留丰富信息的低动态范围双能X射线图像.实验表明,该算法在信息熵、对比度提升指数及峰值信噪比三方面都有提高,能够有效改善图像质量.     

基于二阶对比度的图像融合算法

本文针对融合图像的对比度下降问题,提出了一种基于二阶对比度的图像融合算法。文中给出基于图像灰度直方图的对比度定义、二阶对比度定义和计算方法,可以直接根据灰度图像计算图像的对比度和二阶对比度。所提出的融合算法向融合图像传递二阶对比度信息、对比度信息和灰度信息,不需要对源图像进行变换。实验结果表明,与现有算法相比,基于二阶对比度的算法所需CPU运行时间有较大幅度减少;而且基于二阶对比度算法的融合图像的互信息有显著提高。     

结合对比度塔和克隆选择加权Wedgelets的图像融合

为增强融合图像的效果,提出了一种图像融合新方法.先利用对比度塔分解得到多分辨序列,然后利用加权Wedgelets变换和小波变换在图像序列相应尺度上融合源图像细节,并采用免疫克隆选择算法优化权值.新方法不仅有效保留了图像的细节和纹理,改善了视觉效果,而且使融合图像信息熵保持在较高水平.仿真实验结果表明,采用新方法所得到的图像像素平均梯度值比小波和Wedgelets方法分别提高了0.31和3.27,图像灰度值标准差分别提高了2.27和3.93.     

一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法

由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

基于粒子群优化的红外图像增强方法

为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equalization,AHE)算法、限制对比度的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)相比,该算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标为所有对比算法中最优,PSNR、SSIM分别提升了约56. 97%和18. 01%,SSIM优化了约18. 01%。通过该改进算法来处理红外图像,可以显著提高图像对比度,使图像细节更丰富,视觉效果得到很大改善。     

基于小波去噪和直方图模板均衡化的手指静脉图像增强

提出一种手指静脉图像增强算法. 该算法包括去噪、 对比度增强和二值化. 在去噪部分, 根据小波变换后各频带的不同特点, 结合手指静脉的特点, 分别设计了不同的去噪策略; 在增强部分, 设计了一种新的方法, 称为灰度直方图模板均衡化方法, 较好地增强了静脉和背景的对比度; 在二值化部分, 采用了OTSU方法. 实验表明, 该算法能有效的增强图像的对比度, 改善图像的质量.     

人眼视觉特性与粗糙集结合的X射线图像增强算法

针对X射线图像的低亮度及噪声造成的图像对比度差和图像模糊的问题,提出了一种采用粗糙集理论和人眼视觉系统特性的图像增强算法(HREM).先将原始图像进行灰度拉伸,再结合人眼视觉系统特性,利用粗糙集理论将图像分成边缘细节图像和平滑图像,然后对边缘细节图像做指数变换增强,对平滑图像做直方图均衡化,最后将处理好的两子图进行重叠,同时消除重叠后图像的随机脉冲噪声.实验结果表明,HREM方法不仅能较好地保持图像的边缘细节信息,有效地增强原图像的对比度,而且消噪能力强,整体视觉效果好.     

一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法．首先将图像从灰度域变换到模糊域;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换,得到增强后的模糊隶属度,最后将图像从模糊域变换到灰度域．由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明．通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的．     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

具有水样采集功能的观测型水下机器人的设计

为改善现阶段渔业养殖、 水下环境监测、 水质检测等领域人员作业困难、 效率低下的问题, 设计了一款具有水样采集功能的观测型水下机器人, 该设计搭载了传感器和水样采集装置采集水体环境信息。 首先进行了水样采集实验, 验证其运动能力和水样采集能力。 然后针对自然水域采集的图像, 采取动态阈值白平衡的方法, 去除光源强度和色偏的影响。 最后使用对比度拉伸、 直方图均衡、 限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE:Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)3 种算法进行图像增强, 选取对比度、 信息熵和平均梯度进行像质评价。 实验结果表明, 该设计具有操作灵活, 交互性强的特点,CLAHE 方法明显提升了水下图像细节, 为科研实验、 水下探测和环境保护等方面提供了新途径。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。     

基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法

针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法.首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量.利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并使用原始图像的绿色分量图作为引导图像,使用引导滤波对增强图像进行去噪处理.实验结果表明,提出的算法能够得到色彩更加真实、视觉效果更好的图像,同时能够避免过度增强、出现光晕等问题.     

应用于图像融合中的多尺度对比度调制法

利用金辽塔结构,将输入的多通道图像在不同频段上进行分解,得到待融合图像的对比度金字塔,然后对比度金字塔的相应级上进行相行相互调制,得到融合图像的对比度金字塔,最后利用金字塔算法恢复出融合图像。实验了基于调制原理和对比度金字塔的多尺度对比度调制融合算法。     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

基于Retinex理论的电子内镜图像增强算法

为解决电子内镜图像亮度较暗、光照不均匀和对比度较低的实际问题,提出一种基于Retinex理论的电子内镜血管图像增强算法.算法基于图像差分L₁、L₂范数的特性和对光照进行纹理抑制的实际需求,建立Retinex理论的优化表达式;使用变分法进行求解以获取图像的光照分量与反射分量,分别进行光照矫正和细节拉伸;使用改进的对数直方图均衡调整图像颜色通道比例,提高血管图像的对比度.Matlab测试实验表明,该算法能较好增强电子内镜图像,与同类型算法相比,各评价参数有不同程度提高,具有一定的实际应用价值.