基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法

分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理，提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理，然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化，以此为依据对图像作局部灰度修正，从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度，最后通过实验验证了算法的有效性。     

高斯混合模型自适应微光图像增强

为了改善微光情况下可见光图像传感器输出图像的质量,提出了一种基于高斯混合模型的自适应微光图像增强算法。对图像的直方图进行混合高斯建模,应用改进的期望最大化算法对直方图拟合,从而获取高斯混合模型的最优参数,然后根据各个聚类的交点将直方图分区,最后确定输出图像所属聚类的映射关系,同时应用保持最大熵方法逼近人类视觉特性映射函数得到最终的增强图像。实验结果表明,此图像增强模型能自适应确定最佳聚类个数,提高直方图拟合的运算速度,一帧图像平均处理时间为0.37s,在相关信息熵和纹理信息等的客观评价中,增强结果明显优于传统方法,有效地提高了微光图像的对比度,同时保持了图像的细节。     

保持图像亮度的局部直方图均衡算法

现有的局部直方图均衡算法用于图像的对比度增强时,输出图像的亮度与输入图像无关.由于图像增强的很多实际应用需要保持原始图像的亮度,为此提出一种新的局部直方图均衡算法.以子块部分重叠的局部直方图均衡算法 (POSHE)为基础,改进其对子块图像的均衡方式:根据亮度均值对子块图像进行递归分解,得到一系列不同灰度范围的子图像,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,这种局部直方图均衡新算法既能充分增强图像局部细节,又能保持输入图像的亮度,且亮度的保持程度可由用户进行控制.本文算法使所增强的图像具有更加自然的视觉效果,能更好地满足消费类电子工业对图像对比度增强的应用要求.     

基于超声测井图像的动态直方图均衡算法研究

超声测井图像低亮度低对比度区域的图像,采用常规直方图均衡算法进行图像增强无法很好的突出局部细节。为了解决这个问题,提出一种动态直方图均衡的图像算法对测井图像进行增强的算法。该算法的直方图是根据被均衡图像数据所在井段位置上下一个局部范围内进行统计,从而保证对每个深度的图像都尽可能均衡到最佳。实验结果证明,该算法较常规直方图均衡算法能更好的局部增强实际测井图像,对测井资料的处理具有很重要实际意义。     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

基于双直方图均衡算法的红外图像增强

为了抑制全局直方图均衡产生的灰度饱和和局部细节丢失的情况,提出了一种双直方图均衡算法。首先对图像的背景和前景进行分割,提出基于直方图的局部最小值和修正的K-Means聚类算法来确定图像的理想分割阈值,然后再对分割的子图分别作全局直方图均衡（Global Histogram Equalization,GHE）。对该算法进行了实验验证,结果表明,相较于GHE算法,经该算法增强后的图像峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）提高约16.425%,结构相似度（Structural Similarity Index,SSIM）提高约14.85%。同时通过主观分析,基于直方图局部最小值和修正的K-Means聚类算法的图像分割进行双直方图均衡可以有效抑制GHE算法产生的灰度饱和和细节丢失现象。     

一种基于区域分割的直方图均衡算法

红外原始图像对比度低，动态范围高，而且不同场景信号动态范围不一样，为了得到更好的图像效果，需要对红外图像原始数据进行灰度变换。本文针对全局直方图均衡增强算法的不足，提出了一种基于区域分割的直方图均衡增强方法。通过将图像分割成多个区域，每个区域分别做直方图均衡，然后通过线性插值对图像做像素重构，有效地改善了红外热成像系统的图像质量，对比度和图像细节信息得到很大的增强。该算法易于在FPGA中实现，且取得了较好的效果。     

子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究

子块重叠局部直方图均衡算法是一种有效的图像细节增强算法,它将大幅红外图像分解为多个小幅图像,并对每个小幅图像进行单独的直方图增强,然后通过"叠加"等处理,解决不同局部模块直方图增强后的"块效应",提高整体视觉效果。由于要对每一个小幅图像进行单独处理,因此需要完成的运算量大,处理时间长。通过研究子块重叠局部直方图均衡算法的优化处理,来减少算法的处理时间,提高算法的工作效率。     

基于图像序列分析的全局直方图均衡

针对传统直方图均衡算法的不足，如增强过度，均值漂移和细节丢失等，本文提出了一种基于图像序列分析的全局直方图均衡算法。受到CLAHE的启发，本文设计了两种数学模型。图像渐变模型将输入的单张图像输出为质量渐变的图像序列；再根据序列图像的统计指标，经过混合优化模型计算出最优控制参数。为了提升主观感知效果本文提出了一种直方图后处理方法，最后根据修正后的的直方图进行均衡化处理。实验结果表明:本文算法的结果图像具有较好的主观感受度和客观评价值，并且优于近年来提出的直方图均衡改进算法。      

基于多小波变换与图像融合的图像增强方法

针对传统增强方法的不足,本文提出了一种基于多小波变换和图像融合技术的图像增强方法.首先利用多小波变换对原图像做分解处理,之后对一层分解后得到的多小波低频子图作直方图均衡化处理.在利用文中方法得到原图像直方图后,利用图像融合的原理,将均衡化处理后的低频子图与直方图对应的图像融合,得到最终增强结果.实验结果表明,本文算法增强效果良好.     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

基于矿山井下视频监控系统的图像增强方法研究

针对煤矿井下照度低、粉尘多的恶劣环境导致矿山井下图像质量差、图像可分辨率低的问题,提出一种基于脊波变换的图像增强算法,采用多种评价标准对增强后的图像进行评价,并且与直方图均衡化算法、小波增强算法进行比较。结果显示,该算法能够更好地增强图像的边缘、对比度和细节信息,图像效果从整体上更加符合人眼视觉标准。     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

一种新的X射线图像增强算法

基于X射线影像增强器的视觉系统所成图像的缺点是动态范围小,对比度不够高。为此,提出一种新的X射线图像增强算法。首先在高低两个不同射线管电压下分别获取两幅图像,利用离散小波变换对其进行多分辨率图像融合,以扩展X射线图像动态范围,之后再利用双平台直方图均衡算法对融合图像进行增强。实验结果显示,射线图像得到有效增强。