保持图像细节的直方图均衡算法

对常规的直方图均衡算法进行了改进,避免了不同灰度的像素均衡后被合并、图像细节丢失等现象.实验结果表明,改进的直方图均衡新算法既能充分增强图像的对比度,又能保持图像的局部细节,使图像具有更加自然的视觉效果.     

能强化细节的低剂量CR图像增强算法

针对低剂量CR图像比度低、骨裂纹细节不清晰等缺点,提出一种基于自适应直方图均衡和改进小波变换的有效图像增强算法.采用自适应直方图均衡提高整幅图像的对比度,利用改进小波变换对骨裂纹等细节进行微调增强.实验结果表明,该算法不仅有效提升了整幅图像的灰度阶次,而且对细节信息也能有效保留,处理后的CR图像细节丰富,具有良好的视觉效果,PNSR和有效灰度级数进一步证明了它的有效性.     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

保持图像细节的红外图像直方图均衡算法

针对灰度图像经传统直方图均衡算法后因部分灰度级被合并而导致图像细节丢失的问题,提出了一种新的可保持图像细节的红外图像均衡算法.该算法避免了传统直方图均衡带来的灰度断层和丢失现象,对图像灰度级进行无损均衡,提高了图像质量.实验表明该算法使图像的细节和清晰度得到明显的增强。     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

低照度下视频图像保细节直方图均衡化方法

传统的直方图均衡化方法是通过对直方图中像素出现频率低的灰度等级进行合并实现的,表征图像细节的灰度等级往往被过度合并而使图像细节信息丢失.为解决上述问题,提出了一种改进的直方图均衡化方法,在对两个灰度是否合并进行判断时,根据两灰度等级的距离分别赋与按照一定步长递增的权重系数,避免了灰度等级的过度合并,较好地保留了图像的细节.同时提出了一种非线性灰度级映射变换方法,提高了图像的对比度和整体亮度.实验结果表明,新算法具有明显的改进效果.     

基于相似加权滤波的红外图像增强算法

为了有效地增强红外图像,对算法进行了研究;提出了一种相似加权滤波算法和迭代平台阈值算法,将被大量噪声污染的红外图像进行相似加权滤波后,利用迭代法求得统计直方图的平台阈值,对滤波后的红外图像进行平台直方图均衡处理,以提高对比度;实验结果表明,相似加权滤波结合平台直方图均衡的这种算法不但能有效地滤除大量随机噪声,还能提高图像对比度,在效果上优于统计直方图均衡算法.     

灰度图像增强算法的改进与实现研究

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法的不足,讨论并实现了一种改进的直方图均衡化图像增强算法。该算法与传统的算法相比,给出了合适的映射关系,运算效果有很大改善,减少了图像信息的丢失,特别是对于质量较差的原始图像,采用该算法进行图像增强处理时,也可以取得较好的效果。     

薄雾条件下退化图像的直方图均衡模型

传统灰度图像直方图均衡模型在处理薄雾条件下的降质图像时,会出现概率较低的灰度级合并,总的灰度级有所损失问题,因此导致图像细节丢失,灰度分辨率下降,针对这一问题提出了改进的灰度图像直方图均衡模型,采取去除原始图像实际没有占有的灰度级,只对不为0的灰度级进行直方图均衡,从而保证总的灰度级数不减少,可以在一定程度上解决灰度级保持的问题。实验表明该直方图均衡模型可以对薄雾条件下降质图像处理取得较好的增强效果。     

基于直方图均衡和幂次变换的灰度图像增强算法

针对传统直方图均衡化算法增强光照不均匀图像时出现暗部噪点过多、亮部细节丢失,导致图像信息量下降的问题,提出一种基于直方图均衡化的增强算法,该算法利用直方图均衡化算法执行效率高、对低对比度图像增强效果好的特点,结合幂次变换可以平衡光照不均匀图像的亮度的特性,采用两种算法分别对原图进行处理,将结果进行非线性叠加后,经分段线性处理得到最终结果。实验结果表明,对于光照不均匀、暗部信息丰富的灰度图像具有较好的增强效果。     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。     

基于小波变换的图像增强算法研究

针对图像对比度低、成像质量差的问题,提出一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于图像对比度增强.首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理.实验结果证明,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留,由此认为小波变换对改善图像的质量是有效的.     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。     

基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究

图像增强算法作为图像预处理的一个重要环节,其主要目的是实现消除图像随机噪声,改善图像质量。传统的直方图均衡化增强方法实质以减少图像灰度级来换取对比度的加大,造成图像细节部分信息的丢失,影响了识别效果。运用对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法实现薄膜图像灰度增强,并通过对处理后的图像质量进行客观评价,证明了该算法相对于传统直方图均衡化算法具有明显优势。     

基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法

为了解决HE算法经直方图均衡处理后可能出现的噪声放大,CLAHE算法效率降低而且极其耗时这一问题,提出一种基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法。雾天图像具有整体偏白色的这一特征,其反转后与低照度图像的特征相类似,对反转后的图像进行改进后的限制对比度自适应直方图均衡亮度增强,再进行反转得到无雾图像。该改进算法不仅解决了噪声放大问题且快速有效。     

基于ASHE和SWT的低对比度自然场景图像文字定位

为解决在自然场景下光照不均匀使得图像对比度低,导致图像文字定位错检的问题,采用自适应子直方图均衡算法(Adaptive Sub-Histogram Equalization, ASHE)对图像进行对比度增强处理;采用最大稳定极值区域算法提取候选区域,结合形态学与启发式规则进行初步定位;通过改进的笔画宽度变换算法(SWT)与汉字特征进行精确定位;使用字符链融合算法,将文字区域合并,实现最终文本定位。实验结果表明改进算法对自然场景低对比度图像中文字具有较高的定位准确率,并且有效地降低了时间复杂度。     

局部灰度级展开的子块直方图均衡方法

直方图均衡是进行图像处理最基本的处理方法，该文提出一种用改进的子块直方图均衡的方法，在将图像分成子块处理的基础上再根据子块内的灰度分布决定其展开范围，而不是机械地在全部灰度级展开，通过对一幅肺部CT图像进行处理表明，该方法较之传统的方法更能够提高细节的对比度，能有效地应用于边缘检测以及医学图像处理等领域。     

保持亮度的多峰值直方图均衡算法

现有的直方图均衡算法在增强图像对比度的同时,输出图像的亮度与输入图像无关,并且在均衡区域产生亮度饱和现象,提出了一种新的直方图均衡算法.以亮度保持的双直方图均衡算法(BBHE)为基础,改进其对子图像的分类方式:根据直方图对图像进行多峰值分解,得到一系列不同范围的子图像,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,直方图均衡新算法不仅在保持了输出图像亮度的同时,而且非常有效的解决了在原图像均衡区域产生的亮度饱和问题对图像的影响.     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．