基于加权变换的蒙古族家具纹样增强研究

针对蒙古族传统家具纹样模糊不清、边缘失真等问题,提出了基于加权变换的图像增强方法。首先将蒙古族家具纹样分解成RGB分量, 然后利用提升小波变换、平稳小波变换、插值算法和逆提升小波变换获得高分辨率纹样,最后利用加权变换函数对直方图进行修改,对贡献最小的直方图进行滤波,得到高分辨率和对比度增强的纹样。实验结果表明,该方法的评价指标峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM比传统直方图均衡化和双三次插值法的均有提升,有效地增强了蒙古族家具纹样。所提方法对传统蒙古族家具纹样的修复和保护研究具有重要价值。     

基于小波变换的红外图像增强算法研究

针对目前夜间红外图像质量低、噪声大,无法为后续的分析提供支持等问题,提出一种基于小波变换的红外图像增强算法对红外图像进行增强.首先采用二维FWT滤波器组通过小波变换将低质量、缺陷明显的夜间红外图像分解成高频和低频两部分,对高频部分采用改进NL-means算法和改进维纳滤波算法进行降噪,通过改进直方图均衡化防止过度增强.试验结果表明,采用本研究算法进行图像增强,能够提高将近30％的图像对比度和将近40％的信噪比.     

图像引导滤波的局部多尺度Retinex算法

Retinex算法是一种用于消除由光照变化给图像所带来的负面影响的图像增强算法。该算法的求解通常需要基于入射分量分段光滑的假设,利用正则化的方法迭代求解,计算效率低。文中基于一项最近提出的研究——"图像引导滤波",提出一种非迭代的Retinex算法框架。基于反射分量也满足分段光滑的假设,采用两次图像引导滤波克服了图像噪声所带来的影响。然后在基于小波变换域图像融合策略的基础上,提出基于图像引导滤波的多尺度Retinex算法,实现图像细节增强与颜色保真之间的平衡。实验结果表明,与各种算法相比,该算法在克服噪声、细节增强和颜色保真方面能够取得更好的效果。     

遗传算法在图像增强中的应用研究

关于图像增强是图像处理中提高质量问题,由于在图像采集过程中存在各种干扰,图像质量低,传统分段线性变换算法采用人工方法进行参数优化,难以获得最佳增强效果。为提高图像增强效果,提出一种采用遗传算法的图像增强算法,用遗传算法自动选择两个折线拐点的位置和分段直线的斜率,得到最优的分段线性变换曲线,从而实现图像增强处理。仿真结果表明,相对其它增强方法,改进方法不仅提高图像整体亮度,而且增强了图像的对比度和细节,具有一定的抗噪能力,为图像增强处理提供了广泛的应用前景。     

基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法

针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法将处理前后的图像信息进行融合。实验结果表明,该算法不仅能避免天空噪声对图像的干扰,而且能有效提高图像对比度,获得满意的图像视觉效果。     

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。     

面向指纹图像增强的Gabor滤波器设计

提出一种适用于指纹图像增强的Gabor滤波器的硬件设计与实现方案。利用更精确的方向与频率信息配置滤波器改善指纹图像的增强效果。为解决由此带来的带宽问题,设计输入输出缓存器,最多可使带宽降低近10/11。整个设计采用SMIC 0.13 μm工艺综合后大小约为24万等效门,频率为250 MHz。在滤波器窗口大小为11×11时,引入流水线结构使吞吐率可以达到每秒200万像素以上。实验结果表明,该方案具有较好的实时性。     

基于像素领域信息的自适应图像增强算法

针对图像增强后视觉效果较差和细节信息不明显的问题,提出一种新的图像增强算法。计算图像中各像素数据模型与均匀分布模型之间的相对熵,设定阈值,基于邻域信息对相对熵大于阈值的像素进行自适应对比度增强,其余像素采用平台限制的双直方图均衡算法进行增强。实验结果表明,与HE算法、BHEPL算法和PLIP_BHE算法相比,经过该算法增强后的图像具有更好的视觉效果和更明显的细节信息。     

单幅图象去运动模糊的新方法

由相机抖动引起的图象退化是一种常见现象,由于退化函数和隐藏图象均未知所以对单幅模糊图象进行恢复具有很大难度。介绍了一种新的模糊核估计方法和贝叶斯最小均方误差采样反卷积算法,提出了一种同时具有该模糊核估计和贝叶斯最小均方误差采样算法功能的单幅图象去运动模糊方法,并使用由相机抖动引起的运动模糊图象进行了实验验证和分析,实验结果表明,该方法恢复结果中保留了图象重要边缘信息,振铃失真很少,视觉效果较好。     

快速低照度图像增强算法研究与实现

在MSR图像增强算法的基础上进行了改进,采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法,并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积,提高算法运算速度;对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法,提高增强后图像的对比度。实验结果表明,本算法在提高图像质量的同时,算法速度提高3～4倍。