基于小波变换的真彩图像降噪与增强

适用于带噪声彩色图像增强的方法少,而应用灰度图像的增强方法,不仅增强噪声,而且会产生色彩偏离。基于此,提出在HSV色彩空间上的降噪与增强方法。根据人眼视觉系统对亮度的变换敏感性大于色度和饱和度的变换敏感性,以及图像噪声只对亮度和饱和度产生影响,将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度通道不变,对亮度通道进行小波变换,直接对J尺度下的低频信息进行动态范围的压缩,对各尺度下的高频信息进行基于贝叶斯估计阈值的降噪处理。对饱和度通道,利用得到的降噪公式进行降噪处理,将图像变换到RGB 空间。仿真实验证实,增强后的真彩图像包含噪声少,色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

基于NSCT和PCNN的彩色图像增强方法

根据人类对颜色的感知特性,本文在彩色图像的HSV空间,提出一种基于非下采样Contourlet变换（Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT）和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)模型相结合的彩色图像增强算法。首先对HSV空间亮度分量V做NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带系数做PCNN增强,并对处理后的系数做修正,再对高频子带系数做线性变换处理,将处理后的V分量做逆NSCT以重构;然后对饱和度分量S做幂次微调。最后,将HSV颜色空间变换到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,本增强方法在视觉效果和客观评价指标上都优于比较算法,不仅增加了彩色图像的亮度,而且颜色保持较好,边缘更清晰。     

HSV色彩空间的Retinex结构光图像增强算法

在结构光几何重建中,由于拍摄方式和场景照明情况的复杂多变,使得产生的图像可能会因为光线的亮暗不均造成图像细节的缺失.为此,提出一种基于HSV色彩空间变换的带颜色恢复Retinex算法和色彩饱和度校正策略.针对颜色保持的需要,首先将传统RGB空间上的多尺度Retinex算法转换到HSV颜色空间;然后通过分析HSV颜色空间模型来增强模型中的V分量,同时利用相关系数使S分量随着V分量的增强进行自适应调整;最后将HSV模型转换到RGB空间,使增强后的图像颜色得到保持.实验结果表明,该算法应用于结构光条纹图像的增强中将使结构光图像在颜色得到保持的同时细节信息也得到了增强,更利于后续条纹信息的提取及自动编码.     

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）。     

DT-CWT和色调映射相结合的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出基于双树复小波变换(DT-CWT)与色调映射相结合的图像增强算法.首先将RGB图像转换到HSV色彩空间,然后对亮度分量V进行双树复小波分解,分离出高、低频子带;然后对高频子带进行Butterworth滤波,增强图像细节、抑制噪声;对低频子带,则使用文中改进的色调映射算法来调整图像亮度;最后进行DT-CWT逆变换得到处理后的V分量,并将之与H分量、S分量合成,转换为清晰的RGB图像.文中充分利用DT-CWT能准确表达图像细节的优良特性,并在Retinex基础上改进了色调映射算法,实现对低照度图像的增强.实验结果表明,该算法可以明显地改善低照度彩色图像的视觉效果.     

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。     

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。     

基于空间培养的植物图像处理方法

光照环境偏暗偏红,光照不均匀等会影响彩色图像的视觉效果。在比较几种现有的处理方法的基础上,提出了一种新的方法,该方法首先减小RGB彩色图像中偏红部分的红色分量值,然后转换到HSV色彩模型中,对亮度分量进行直方图均衡和Retinex 算法处理,最后转换回RGB颜色空间并进行Garmma校正。实验表明：该方法不仅能够减弱红色光源对图像质量的影响而且能够提高图像的亮度,同时也能较好地保留图像的细节。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

基于顶帽底帽变换的仿生图像增强算法

针对低照度图像对比度低、细节模糊、色彩饱和度低的问题,通过分析人眼的主观亮度感受和光照强度的非线性关系以及人眼的视网膜神经节细胞中感受野的传输特性,提出一种顶帽变换和底帽变换相结合的仿生图像增强算法。首先,将低照度图像的RGB色彩空间转换为HSV空间,对亮度分量进行全局亮度对数变换;其次,采用视网膜神经元感受野三高斯模型对图像局部边缘的对比度进行调整;最后,用顶帽变换和底帽变换辅助对较亮背景的提取。实验结果表明,所提算法增强的低照度图像不仅细节清楚、对比度高,同时还没有设备采集图像存在的光照不均匀和图像景深的问题,而且增强后的图像色彩饱和度高,具有很强的视觉感受效果。     

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。     

金属腐蚀区域图像增强算法研究

针对金属腐蚀区域图像中存在暗细节对比度不高、光照不均匀及颜色特征需保护的问题,提出一种在HSI模型下的多尺度细节自适应增强与同态滤波的增强算法。首先,对RGB腐蚀图像进行色彩空间变换,保留其中的色调和饱和度分量不变,对亮度分量进行增强。然后,通过小波变换进行多尺度细节自适应增强,提升细节对比度并作分块同态滤波,改善光照不均的影响,获得增强后的腐蚀图像。实验结果表明,所提方法增加了腐蚀暗细节的对比度,提高了金属腐蚀区域图像的整体亮度并保证了色彩信息的不失真。     

一种新的多传感器彩色图像融合方法

针对多传感器彩色图像的融合问题,提出了一种基于高斯同态滤波和YIQ变换的融合方法.对源图像进行YIQ变换,并设计一种动态高斯同态滤波器,在频域内处理各图像的亮度分量,在保持图像彩色信息的同时增强图像细节.运用不同的小波变换规则,对亮度分量和色度分量分别进行融合.将各分量的融合结果逆变换至RGB空间,得到融合图像.实验分析表明:新算法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面,均优于小波变换方法和Laplace塔型方法,具有令人满意的融合效果.     

基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法

对于光照不均的彩色图像,由于传统的同态滤波器没有充分考虑图像的空间局部特性,同态滤波后的图像在局部对比度增强效果上,不能令人满意.为此,结合DCT变换的优点,提出了基于分块DCT变换的同态滤波算法,可以获得很好的局部对比度增强效果.为了消除分块滤波引起的块效应,提出了基于重叠块的块效应消除方法.同时,为了保留原始图像的色彩信息,提出将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,仅对亮度分量进行基于DCT变换的同态滤波及块效应的去除,色调和饱和度分量保持不变.实验结果表明,该方法不但有效改善了光照不均对图像的影响,而且使图像色彩保持良好,图像中的细节更为清晰,性能上优于传统的同态滤波.     

基于同态滤波的平面视觉图像色彩增强算法

针对因光照环境导致图像色块像素分布不均、失真以及视觉效果不佳等问题,在同态滤波的基础上提出平面视觉图像色彩增强算法.根据RGB色彩空间的分量变化缺陷,将需要处理的图像色彩空间转换为HSV形式,并分块处理.对所有图像在DCT变换的基础上进行同态滤波计算,并通过图像构成条件创建对应的同态滤波模型.采用压缩低频、提升高频的方法获取清晰图像,构造巴特沃思型的同态滤波器,缓解图像色彩不均匀和视觉效果失真的情况,最后运用基于HSV的可见度函数去除图像中存有的块效应.仿真结果表明,所提算法能够有效地消除图像的块效应,保护图像边缘信息,具有较高的适用性和有效性.     

图像自动增强技术在第二代身份证相片处理中的应用

主要介绍了用于第二代居民身份证数字相片的图像自动增强技术的实现。首先,将采集到的数字相片从RGB空间转换到HSV空间,提取出亮度分量图像;然后采用直方图均衡的方法实现图像的亮度调整和对比度修正;最后,处理后的图像中人像的视觉效果很好,而且整个处理过程减少了人工操作。实验结果表明,该技术对图像有自动增强的有效性。     

基于自适应特性二维经验模式分解的Retinex彩色图像增强

提出一种彩色图像自适应增强方法：将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解（ABEMD）估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma校正和Weber定律,并进行加权运算,基于全局特性自适应地调整S分量,并将图像从HSV色彩空间转化回RGB色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于MSR算法和Meylan的算法。     

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.     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。