利用HSV空间的双通道同态滤波真彩图像增强

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。文章提出先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离,然后对饱和度通道进行巴特沃斯同态滤波增强,对亮度通道进行高斯同态滤波增强,除此之外,研究了同态滤波中高通滤波器截止频率如何确定的问题,并解释了同态滤波器中的比例系数。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

使用同态分解和小波变换增强真彩图像

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。因此,先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离;然后基于入射-反射模型,对亮度通道进行同态分解和小波变换的图像增强;再根据人类视觉系统光谱感觉特性,调整色饱和度分量的色彩纯度。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好,能够很好地适应人类视觉。该方法对真彩图像的增强优于带色彩恢复的多尺度Retinex方法（msrcr）。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

改进的Retinex低照度图像清晰化处理

为了减小低照度图像在图像预处理过程中所造成的影响,提出一种HSV空间的基于巴特沃斯低通滤波(BLPF)的改进Retinex算法.把低照度图像从RGB各通道转换到HSV各通道,对饱和度分量进行自适应线性拉伸,对亮度分量进行基于BLPF的改进Retinex增强,不仅有效地降低噪声的干扰,在增强图像暗区亮度的同时抑制局部高亮区的"光晕",而且凸显图像细节,还原图像原有的色彩.通过大量测试,验证了该方法的有效性.     

宏微观信息增强与色彩校正的高效色调映射

目的 色调映射是一种在保持视觉效果基本不变的前提下将高动态范围图像映射到常规低动态显示设备上进行显示的技术。针对现有方法存在细节模糊、边缘光晕及色彩失真等不足,提出一种宏微观信息增强与色彩校正的色调映射新方法。方法 将给定的高动态范围图像映射到HSV(hue, saturation, value)颜色空间,分离亮度信息与色彩信息。基于人类视觉感知机制,在亮度通道构建宏观一致性和微观显著性的亮度感知压缩模型,并进一步通过调节模型缩放因子消除边缘光晕现象。基于颜色恒常性原理,在色度通道构建自适应饱和度偏移模型,融合亮度压缩信息调整图像的饱和度信息,解决色调映射所造成的主观色彩失真问题。结果 实验结果表明,所提算法在结构保真度、自然度和色调映射质量指数等客观评价方面均优于对比色调映射算法,同时主观平均意见值也取得了最高的4.3分（即好—非常好）。结论 宏微观信息增强的亮度感知压缩模型,在确保场景亮度信息不变的情况下,可以有效增强图像纹理细节的完整性和保真性。融合亮度压缩的饱和度偏移模型可以有效解决亮度压缩导致的图像色彩失真等问题。该色调映射算法效率高、通用性强,可广泛应用于图像压缩、生物医学...     

带细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测

为了解决真彩图像降噪和边缘细节保留的问题,提出了使用一种软阈值方法进行细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测算法。使用小波多尺度真彩图像边缘检测算法得到不同尺度边缘图像,进而根据改进的软阈值滤波函数,对得到的边缘图像进行阈值选择,降噪的同时也增强了保留的边缘细节信息;最后对不同尺度边缘图像进行了加权二范数融合。实验证明,该算法能充分利用真彩图像的颜色和梯度信息,有效地抑制噪声,增强图像的细节信息。     

HSV变换和同态滤波的彩色图像光照补偿

为了有效消除光照对彩色图像的影响,提出应用HSV变换和同态滤波的光照补偿方法。首先将图像从RGB色彩空间变换至HSV色彩空间,然后将高斯高通滤波传递函数引入同态滤波中,设计出一种新的动态高斯同态滤波器,在频域内对图像亮度分量进行增强,并保持色调和饱和度不变,在增强图像细节的同时,削减图像低频分量,弥补因光照不足引起的图像质量下降,实现对彩色图像的光照补偿。实验分析表明,所提出方法能够弱化光照影响,提高彩色图像质量,是一种比传统高斯高通滤波和Gamma矫正更有效的光照补偿方法。     

改进的自动颜色均衡化图像对比度增强

提出了一种改进的自动颜色均衡化方法,用于灰度和彩色图像对比度的增强。通过考虑图像中颜色或灰度的空间分布,首先对图像进行了局部自适应滤波,其中使用了改进的相对亮度表观函数。而后对图像进行动态范围调整以得到最终结果。在对彩色图像处理时,通过将图像从RGB空间转至HSV空间,仅对亮度通道进行滤波以保持颜色不失真。实验结果表明,方法可有效增强图像的对比度,且不会引入明显噪声。     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。     

High dynamic range optimal fuzzy color image enhancement using Artificial Ant Colony System

This paper presents a novel approach for the enhancement of high dynamic range color images using fuzzy logic and modified Artificial Ant Colony System techniques. Two thresholds, the lower and the upper are defined to provide an estimate of the underexposed, mixed-exposed and overexposed regions in the image. The red, green and blue (RGB) color space is converted into Hue Saturation and Value (HSV) color space so as to preserve the chromatic information. Gaussian MFs suitable for the underexposed and overexposed regions of the image are used for the fuzzification. Parametric sigmoid functions are used for enhancing the luminance components of under and over-exposed regions. Mixed-exposed regions are left untouched throughout the process. An objective function comprising of Shannon entropy function as the information factor and visual appeal indicator is optimized using Artificial Ant Colony System to ascertain the parameters needed for the enhancement of a particular image. Visual appeal is preferred over the consideration of entropy so as to make the image human-eye-friendly. Separate power law operators are used for the saturation adjustment so as to restore the lost information. On comparison, this approach is found to be better than the bacterial foraging (BF)-based approach [1].     

基于自适应Riesz分数阶微分的雾天图像增强

为了提高雾天图像的清晰度,解决分数阶微分阶数取值的单一性问题,提出了一种新的自适应分数阶微分的图像增强方法。基于具有六阶精度的Riesz分数阶微分的近似计算公式,构造了一种新的高精度分数阶微分掩模——RH算子,并对其进行改进,形成了IRH算子。针对图像局部特征建立了分数阶微分函数,提出了一种分数阶微分选取准则,实现了阶数逐点自适应选取的方法。结合IRH算子,形成了自适应IRH图像增强算法。对于彩色图像,由于RGB空间各通道之间独立性低,对各通道增强后再叠加可能会出现颜色失真,因此将图像由RGB空间转化到HSV空间且只对亮度通道进行增强处理。选择一组雾天图像进行了实验,并与Tiansi算子,基于分割的自适应分数阶微分图像增强算法以及自适应分数阶微分的复合双边滤波算法进行了比较,实验结果表明所提算法具有明显的增强效果,并且通过计算信息熵和平均梯度进一步表明了该算法的有效性。     

基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法

低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度差、颜色偏暗和信噪比低等特点,传统图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法,将三原色(red,green,blue,RGB)图像转换成色相饱和度(HSV)图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。对亮度图像进行非线性变化,实现动态范围展宽;采用修正后的隶属度函数将图像映射到模糊平面,实现对比度增强。实验结果表明:该算法显著地提高了图像整体亮度和对比度,改善了低照度彩色图像的视觉效果。     

基于不同色彩空间融合的快速图像增强算法

针对现有Retinex算法中存在的色彩失真、噪声放大及光晕伪影现象等问题,本文提出了一种基于Retinex理论的改进算法. 该算法首先在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理,同时在拉伸得到的对数域反射分量至一定的动态范围时（本文是0～255）,引入增强调整因子,调整不同亮度值的增强程度来避免噪声放大及色彩失真现象;然后在RGB空间,通过分析光晕产生的原因,提出一种改进的高斯滤波器来消除光晕现象,并在计算反射分量时,通过参数调整图像颜色的保真度. 最后,对上述两种不同颜色空间的处理结果进行加权平均作为算法的最终输出. 实验结果表明,针对不同光照条件下的图像,1）该算法可以明显地改善光晕伪影现象;2）无色彩失真、噪声放大等问题;3）效果和效率优于带色彩恢复的多尺度Retinex算法（Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR）及其他对比算法.     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。     

Underwater image quality enhancement through integrated color model with Rayleigh distribution

The physical properties of water cause light-induced degradation of underwater images. Light rapidly loses intensity as it travels in water, depending on the color spectrum wavelength. Visible light is absorbed at the longest wavelength first. Red and blue are the most and least absorbed, respectively. Underwater images with low contrast are captured due to the degradation effects of light spectrum. Therefore, the valuable information from these images cannot be fully extracted for further processing. The current study proposes a new method to improve the contrast and reduce the noise of underwater images. The proposed method integrates the modification of image histogram into two main color models, Red–Green–Blue (RGB) and Hue-Saturation-Value (HSV). In the RGB color model, the histogram of the dominant color channel (i.e., blue channel) is stretched toward the lower level, with a maximum limit of 95%, whereas the inferior color channel (i.e., red channel) is stretched toward the upper level, with a minimum limit of 5%. The color channel between the dominant and inferior color channels (i.e., green channel) is stretched to both directions within the whole dynamic range. All stretching processes in the RGB color model are shaped to follow the Rayleigh distribution. The image is converted into the HSV color model, wherein the S and V components are modified within the limit of 1% from the minimum and maximum values. Qualitative analysis reveals that the proposed method significantly enhances the image contrast, reduces the blue-green effect, and minimizes under- and over-enhanced areas in the output image. For quantitative analysis, the test with 300 underwater images shows that the proposed method produces average mean square error (MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR) of 76.76 and 31.13, respectively, which outperform six state-of-the-art methods.