基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法

针对常用的双边滤波算法易造成图像细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈时易出现光晕伪影现象等缺点,提出了一种基于双边滤波和多尺度Retinex算法的图像增强方法。该方法首先对图像进行小波分解,获得图像高频和低频系数;然后采用多尺度Retinex算法和双边滤波结合的方案对图像低频系数进行处理,采用软阈值滤波算法对图像高频系数进行处理;最后通过离散小波反变换得到增强后的空域图像,并对其局部对比度进行自适应增强处理。实验结果表明,该方法可以有效改善图像颜色失真情况,细节丰富,对比度强,为图像后续的特征提取奠定了基础。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于小波变换和改进的Retniex雾天图像增强

现有基于小波变换的增强方法对雾天图像增强效果一般,对此提出一种结合小波变换和改进的Retniex的雾天图像增强方法。使用小波变换将图像分解为高频部分和低频部分;利用双边滤波良好的边缘保持性,对传统的Retinex算法进行改进。用改进后的Retinex算法对低频子带图像进行去噪处理。为了防止放大噪声、过度增强,用模糊规则增强算法对高频子带图像进行增强,进行小波逆变换,得到增强后的雾天图像。实验结果表明,基于小波变换和改进的Retniex方法对雾天图像的增强有显著效果。     

基于图像融合技术的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。     

基于小波变换的低频子带图像去噪方法研究

小波阈值去噪方法是研究最为广泛的方法之一,基于此方法提出了许多改进算法。然而,这些改进的小波阈值去噪算法都没有对低频子带进行处理。本文采用自适应中值滤波对小波变换的低频子带进行处理,而对高频子带采用通用阈值去噪算法。实验结果表明噪声方差越大（即噪声污染越严重）,重构图像PSNR提高的越多;对于噪声方差较小及细节较少的图像来说,重构图像的PSNR不是很理想。     

改进Retinex的光照变化人脸图像增强算法

为了提高可变光照条件下的人脸图像整体效果,提出一种基于改进单尺度Retinex的光照变化人脸增强算法。首先对人脸图像进行对数变换,经过曲波变换得到高频和低频两部分;然后采用双边滤波对高频进行去噪处理,同时采用Kimmel变分模型对低频部分进行光滑滤波;最后对人脸图像进行重构,并对图像进行伽马校正处理。在Yale B光照人脸库上的实验结果表明,该算法能较好地防止“光晕”现象出现,可以还原出人脸图像的本来面貌,使人脸图像更加适合人眼观察。     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

基于改进MSR滤波算法的X光图像增强

工业中用于无损检测的X光图像存在信噪比低、清晰度差、对比度低等缺点。为改善X光图像质量,提出一种改进的多尺度 Retinex滤波(MSR)算法。将原始图像进行小波分解,在低频子带上进行MSR滤波,在高频子带上进行阈值滤波,实现图像重构。实验结果表明,改进MSR算法能同时达到图像增强和去噪的效果。     

基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法

针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声,无法有效解决多种混合噪声的不足,提出了一种基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法。该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化,同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波,并将重构得到的图像进一步去除噪声。实验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法,且能较好地保护图像的边缘细节信息,通过客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）定量比较,PSNR提升了5.333 2~6.527 8 dB,RMSE可降低29.41%~46.03%,运行时间仅为1.492 0 s,整体降噪性能更优。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

基于小波变换和Retinex算法的显著性检测

近些年来,关于图像显著性检测的研究越来越热门。基于之前提出的很多算法产生的显著图都存在背景信息杂乱、干扰噪声多、细节丢失等问题,本文提出了一种基于小波变换和Retinex算法的显著性检测算法来解决以上问题。首先,利用Retinex算法对图像进行前期处理;然后,对前期处理过的图像进行SLIC超像素分割,对超像素进行小波变换,分别生成原始图像低频部分和高频部分的特征图,并进行适当的双边滤波降噪,生成对应的显著图;最后,通过加权组合这两种显著图,得到最终的显著性图。实验结果表明,本文提出的算法生成的显著图具有受背景影响小、噪声少以及细节突出等优势。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

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.     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。