基于视觉特性和颜色空间的多尺度彩色图像增强算法

本文根据人眼视觉对亮度和颜色不同的敏感特性,按照视觉特性选择了CIE La^*b^*均匀彩色空间,在此空间中提出了一种基于小波变换的彩色图像增强算法.和目前存在的灰度图像增强算法相比,本文不仅给出了一种自适应动态范围调节算法,同时对图像的饱和度分量也进行处理.实验证明,增强后的彩色图像不仅更加清晰,同时更加生动,鲜艳,达到了预期的目的.     

基于视觉特性的非线性多尺度彩色图像增强

[目的]针对图像在低光照下的亮度和对比度偏低的问题,提出一种基于视觉特性的非线性多尺度彩色图像增强算法.[方法]该算法将彩色图像从RGB色彩空间转化到HSI色彩空间,保持H分量不变,对S分量进行指数拉伸,对Ⅰ分量利用视觉系统模型和非线性映射方法实现图像对比度增强,再通过自适应的亮度调整增加图像的全局亮度.最后将HSI色彩空间转化到RGB色彩空间,从而实现对彩色图像自适应增强.[结果]通过对低光照彩色图像进行增强测试,其测试结果表明,[结论]该算法能够自适应地调整图像的全局亮度,增加图像的局部细节对比度,并保持其原色彩,提升彩色图像在低光照下的视见度.     

基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法

针对现有图像增强技术容易出现细节丢失、局部曝光不足、过曝光或颜色失真,不能兼顾对比度和色彩保真的问题,提出了基于自适应权重Retinex与小波变换结合的彩色图像增强算法(AMSR-WT)。将图像从RGB空间转换到HSI空间,对亮度分量I进行小波变换分解为低频亮度图像和若干高频亮度图像,对低频图像使用自适应权重Retinex进行增强,对高频图像使用改进的阈值去噪算法进行去噪,通过小波逆变换重构亮度分量,经过Gamma校正进一步增强对比度并转换回RGB空间得到增强图像。实验结果表明,该算法有效提高了图像对比度和颜色保真度,较好地保留了图像的细节和纹理。     

基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合

提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

多聚焦彩色图像融合预处理

介绍几种常见的彩色空间模型,讨论不同颜色模型和不同颜色分量对多聚焦彩色图像融合的影响,并通过仿真实验进行了分析.实验表明,基于YIQ模型的各项融合指标较好,其中Y亮度分量对融合结果的影响要比I,Q两色度分量对融合结果的影响要大,说明Y亮度分量含有的细节信息较多.该实验对于多聚焦彩色图像融合具有一定的指导意义.     

基于克隆选择和多重空间构造的彩色图像分割

该文提出一种基于克隆选择和多重空间构造的彩色图像分割方法。该方法首先将一些常见的颜色分量分为亮度成分、单频光谱成分、双频光谱成分、多频光谱成分,利用主分量分析技术(PCA)分别对其进行计算,得到最具有识别能力的颜色分量来构造多重颜色空间;然后利用克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心;最后用得到的聚类中心对图像进行分割。由于该文的方法结合了克隆选择算法的非线性分类能力,通过对彩色图像自适应的构造最佳多重空间,能够快速准确地得到分割结果,克服了传统分割方法使用固定颜色空间以及容易陷入局部最优的缺点。通过实验表明,该方法对彩色图像同质区的分割均匀,边缘保持度好。此外,新方法对彩色图像的亮度和纹理变化不敏感,鲁棒性较强。     

一种新的低照度彩色图像降噪算法

针对低照度监控图像存在大量噪声的情况,按照视觉心理感知特性选择HSV颜色空间,在此空间提出了一种新的低照度彩色图像降噪的算法,保持色调不变,针对饱和度和亮度分量的不同特征,分别采用了中值滤波和基于边缘提取的降噪方法。实验结果表明该算法在保持了色调和边缘不变的同时,提高了图像信噪比,降噪效果明显。     

图像通信中一种低照度彩色图像增强算法

针对低照度彩色图像细节模糊、亮度不高等问题,提出一种新的彩色图像增强算法。首先引入新传递函数改进传统同态滤波,然后,在RGB色彩空间上,分别对R、G、B分量用改进的同态滤波和对比度受限自适应直方图均衡（CLAHE）进行增强。接着,转换到HSV色彩空间,用非线性函数对亮度进行光照补偿,对饱和度进行1.5倍拉伸。最后恢复图像色彩信息。实验结果表明,新算法在保持图像细节的同时能够增强图像对比度,使图像清晰度更高。     

低照度下具有动态特性的彩色图像质量优化算法

针对低照度环境下具有动态性的彩色图像辨识度相对较差的问题,提出了基于人类视觉感知模型的对比度分辨率补偿算法。首先,将图像从RGB空间转换到HSV空间,保持H分量不变;对V分量提取图像特征参数,然后对V分量进行对比度分辨率补偿,增强图像亮度;并对S分量进行线性拉伸,复原图像色彩信息;最后将处理后的V分量和S分量与H分量进行反变换生成RGB空间新图像。实验结果表明,该算法对低照度下具有动态性的彩色图像增强效果较好,较好地保持了图像的细节,取得了良好的视觉效果。     

一种新的仿生彩色图像增强方法

 基于人类视觉系统的全局和局部自适应特性,本文提出一种仿生彩色图像增强方法,用于增强不均匀光照或低照度情况下的图像.该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复三个部分.即全局亮度调节主要用来增强暗区域的亮度和压缩图像的动态范围;局部对比度增强利用当前点与其邻域象素的双边滤波输出之间的关系,调节当前点的亮度,以增强图像局部对比度;再通过一种简单的线性颜色恢复算法恢复图像色彩.与文献 所提彩色图像增强算法相比,实验结果表明本文所提方法的效果更好.     

Efficient edge-preserving algorithm for color contrast enhancement with application to color image segmentation

In this paper, a new and efficient edge-preserving algorithm is presented for color contrast enhancement in CIE Lu^′v^′ color space. The proposed algorithm not only can enhance the color contrast as the previous algorithm does, but also has an edge-preservation effect. In addition, the spurious edge points occurred due to the color contrast enhancement can be well reduced using the proposed algorithm. This is the first edge-preserving algorithm for color contrast enhancement in color space. Furthermore, a novel color image segmentation algorithm is presented to justify the edge-preservation benefit of the proposed color contrast enhancement algorithm. Based on some real images, experimental results demonstrate the advantages of color contrast enhancement, edge-preservation effect, and segmentation result in our proposed algorithm.     

一种基于Retinex理论的彩色图像增强算法

在分析Retinex理论及其经典算法的基础上,提出一种新的彩色图像增强算法。该方法在保持增强图像高频成分的同时,很好地保留了图像的部分低频成分,并根据Gray World理论,引入动态参数,提高了图像的动态范围。实验结果表明,用所提算法能有效增强彩色图像。     

多尺度Retinex图像增强应用中的彩色空间选择

研究了基于Retinex理论的图像增强算法,介绍了图像和视频处理中常用的RGB、HSV、YIQ、YCbCr和 Lab 5种颜色空间,给出了均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、信息熵、彩色增强因子(CEF)和结构相似度(SSIM)5个图像质量评价指标的计算公式,并用这5个指标评价了CLAHE算法在5种颜色空间上的增强效果.实验结果表明,相比于其它4种颜色空间,多尺度Retinex算法在HSV颜色空间上取得了最好的增强效果.     

基于色度空间梯度优化的图像着色算法

介绍了一种简单的灰度图像着色算法,它通过引入优化约束方程,尽可能地使着色后的图像在相应的色度空间内,其色度值的全局变化最小。在实际应用中,用户只要预先指定某些像素点的颜色,利用该算法就可以达到较好的主观着色效果。峰值信噪比的分析结果显示,在仅仅指定0.1%像素的颜色时,利用该算法着色后图像的平均峰值信噪比已经在26 dB以上。而且与先前的着色算法比较,该算法在使用更低的采样率下,着色后图像有更高的峰值信噪比,也即该算法优化估计的结果与原始图像的误差更小。     

一种基于Retinex理论的图像增强算法

提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法。Retinex理论的实质就是从图像S中抛开照射光L的影响来获得物体的反射性质R,即获得物体本来的面貌。在对Retinex理论进行研究的基础上,论述了该算法的原理和实现方法,并通过实验与几种传统的图像增强方法以及单尺度、多尺度和带彩色恢复的多尺度Retinex进行了比较,表明该算法对于图像阴影细节的增强和色彩的保真较一般的图像增强算法能够达到更好的效果。     

一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计

由于视频图像多样化,目前尚无较好的增强方法适应视频画质增强.本文提出了一种改进的数字视频画质增强算法,并进行了硬件电路的设计.与传统的基于直方图均衡的方法不同,首先在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和色饱补偿.采用Verilog语言进行了算法的各模块电路设计,并在搭建的FPGA视频验证平台上进行了验证.实验结果表明,论文提出的画质增强算法能够适应各种不同场景的图像,处理后的图像明亮清晰、色彩逼真.     

基于FPGA的LED屏彩色图像增强算法设计

色调是反映彩色图像中色彩信息的重要参数,为了在进行图像效果增强的同时保持色调不变,通常的做法是先把图像从RGB转化到HIS色彩空间,然后在保持H变量（色调）不变的情况下,进行I（亮度）的增强。但是由于这种方法需要进行色彩空间的相互转化,大大增加了计算量。文章通过对简化HIS模型的分析,提出了一种直接对R、G、B分量进行处理的彩色图像增强方法。该方法可以运用已有灰度图增强算法进行彩色图像的增强,由于不需要进行色彩空间的转化,大大减少了计算量。FPGA可用来并行实时处理海量的图像数据,文章利用FPGA的这一特点作为实时图像直方图均衡增强算法的解决方案,并通过改进直方图均衡图像增强算法使其在FPGA中具体实现,可用于实时性要求高的LED屏显示。实验结果表明,该方案使彩色图像的增强效果明显,运行效率高。