基于色彩空间分解的低照度图像增强方法

针对低照度图像增强问题,提出一种基于色彩空间分解的图像增强算法.为了实现图像亮度和色彩的解耦合,将图像进行空间转换;利用中值滤波算法与Retinex算法融合以及基于OTSU处理的自适应局部直方图均衡化,分别实现了亮度分量的增强和饱和度分量的校正.分层图像合成、图像降噪处理和色彩空间的转换,确保增强图像色彩的均匀和清晰度...     

基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法

介绍了一种基于MSR的自适应图像增强的方法,能够较好地自动处理由于云雾、雨天等天气原因和光照不足导致的景物不清、视觉质量差和对比度低的图像,提升多种类型的图像视觉质量.通过对实验的结果以及算法的普适性进行比较和分析,证明了该方法是有效的.     

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。     

基于双边伽马校正的保亮度图像增强方法

图像增强的许多实际应用需要保持输入图像的亮度,因此提出基于伽马校正及多尺度图像融合的保亮度图像增强方法。分析伽马校正曲线对图像中过暗和过亮区域的影响,设计能够同时改善过暗和过亮区域对比度的双边伽马校正曲线。对双边伽马校正所生成的两幅校正图像进行多尺度图像融合,其中低频子带图像采用加权平均融合规则以保持亮度,高频子带图像采用平均选取融合规则以突出细节。该方法是一种空频域相结合的保亮度图像增强方法。实验结果表明,该方法在避免过增强、保亮度和突出细节三方面均取得良好效果,且优于一些经典的基于直方图均衡化思想的图像增强方法。     

多级分解的Retinex低照度图像增强算法

针对现有算法对图像边缘细节增强不足及无法有效控制各尺度信息增强程度的问题,提出了多级分解的Retinex低照度图像增强算法。该算法在Retinex分解模型和双边滤波的基础上,通过设置不同的滤波参数,获取表征图像不同尺度信息的反射分量和照度分量;通过使用指数函数对分解得到的各级反射分量进行增强,能够有效提升图像边缘细节的表达能力;通过使用S型函数对最终的照度分量进行处理,能够在提升低照度图像整体亮度的同时抑制高亮度区域;通过颜色恢复函数对增强图像进行后处理,进一步避免色彩偏差和失真的问题。实验结果表明,新算法能够改善低照度图像的视觉质量,在清晰度、信息熵、对比度等指标方面都有所提升。     

基于Retinex的图像增强方法综述

Retinex作为一种源自人类视觉系统研究的颜色恒常性模型,在解决光照不均、色偏等方面都有非常广泛的应用。本文首先介绍了Retinex理论的来源与后续的发展。然后根据当前研究现状将Retinex模型分为路径模型、PDE（Partial differential equations）模型、变分模型和中央周边（Center-Surround）模型4种类型,并对每一种类型进行综述。最后介绍了Retinex在图像增强方面的典型应用,并总结4种Retinex模型的优劣,展望了Retinex的未来发展方向。     

基于Retinex理论的图像增强算法研究

Retinex理论的图像增强算法,就是在一个图像中,忽略透射光的影响,同时来获得物体的反射的基本特性,并通过这种方式来获得物体原本的图像形态。本文在探讨了Retinex基本理论,对建立在该理论基础上的图像增强算法的实现做了理论与实践的研究。     

基于Retinex理论低照度图像增强方法的比较与策略选择

图像采集过程中,由于周围环境光照、天气(阴雨天等)及拍照物体表面采光不均匀等问题,导致图像质量降低,严重干扰了图像有效信息的提取。Retinex理论是基于人类视觉系统所建立的一种图像增强理论方法,有效解决了图像色彩信息、光照不均匀等问题。基于此,分析了低照度图像造成的原因及不足,并针对低照度图像不足的问题,总结与分析基于随机路径的Retinex算法、分段线性路径选择的Retinex算法、中心环绕的Retinex算法等几种典型Retinex图像增强研究方法模型,为后续工作奠定基础。     

一种矿井图像增强算法

针对煤矿井下视频监控系统采集图像对比度低、光照不均、伴有大量噪声等问题,提出一种基于加权引导滤波同步去噪的单尺度Retinex算法对矿井图像进行增强。该算法首先采用加权引导滤波代替单尺度Retinex算法的高斯滤波对图像的低频分量进行照度估计,然后采用加权引导滤波对图像的高频分量进行去噪处理,最后由对数域转换到实数域得到增强后的图像。通过主观视觉效果和客观质量评价对该算法进行验证,结果表明该算法较传统图像增强算法可获得更好的图像视觉效果,且图像处理速度更快。     

基于小波变换和纹理滤波的指纹图像增强方法

针对以往的基于方向图的指纹增强算法忽略了指纹的全局纹理特征,提出了基于小波变换和纹理滤波来增强指纹图像的方法。实验表明效果良好和有效。     

基于图像分解的图像修复技术

针对整体变分(TV)图像修复模型缺点,提出基于图像分解的修复模型。采用图像分解技术,提取图像的结构信息和纹理信息。将图像结构部分用基于TV的改进模型进行修复,避免TV模型在平滑区域产生阶梯效应。在迭代过程中,对图像的特征点与非特征点分别考虑,确保在修复过程中特征点不被模糊化,图像纹理部分采用改进的基于样本修复技术。Matlab仿真实验结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法。     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

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。     

基于小波变换的矿井监控图像增强研究

针对在矿井视频监控系统中采集到的井下图像质量差的问题,论文提出了一种基于小波变换的图像增强方法,使用该方法增强的图像细节显示能力强,图像对比度更高,该方法对煤矿监控图像有显著的增强作用.通过与传统的伪彩色增强算法、灰度线性变换算法和直方图均衡算法比较,该方法较好地增强了井下低对比度图像的可视化效果.实验证明,该基于小波变换的图像增强方法能够增强矿井下图像的清晰程度,使矿井视频监控系统更好地发挥作用.     

基于Mumford-Shah模型和G空间的图像结构纹理分解

构造了一个变分问题来实现图像的纹理结构分解.其中结构成分用分段光滑的函数(即Mumford-Shah模型)刻画,纹理部分用振荡函数(G空间)来描述.由于Mumford-Shah模型将结构成分显式地描述为分段光滑函数,在非结构边缘点处的梯度采用L2范数约束,故相对于全变差(Total variation,TV,梯度的L1范数)的分解方式,很好地克服TV带来的阶梯效应;G空间本身定义的纹理函数的振荡特性保证了分解的结构成分中含有更少的纹理信息.实验表明,无论相对于经典的TV-L2分解还是TV-G分解,本文方法均体现出了很好的分解性能.     

一种非线性扩散线形纹理图像增强的方法

对于运用非线性扩散滤波器对线形纹理图像的增强,提出了一种根据图像纹线方向对传统扩散滤波器的扩散系数的修正,使修正后的“半各向异性”扩散滤波器适合于线形纹理图像的滤波。文中直接给出了滤波器的离散形式,使滤波过程易于实现,并缩短了滤波时间。     

基于图像结构纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型

在基于样例的图像修复算法中,由于优先权公式的计算容易受图像局部噪声和细小纹理的干扰,导致修复顺序错乱;而在搜索最优匹配块时,因忽略了图像块内部的结构影响,可能导致误匹配。针对以上问题提出了一种基于图像的结构-纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型。首先,根据对数总变分最小化模型,将待修复图像进行结构-纹理分解,得到图像的结构分量,并利用图像的结构分量来计算待修复点优先权,使优先权的计算排除局部纹理干扰而更具鲁棒性;其次,将优先权的计算改进为数据项和置信项的加权和,避免了乘积效应,确保数据项一直发挥作用,减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;最后,根据图像的局部总变分最小化原则,将图像块的最优匹配转换为0-1优化问题,确保图像修复后的局部结构一致性。与3组参考文献的5组对比实验结果表明,峰值信噪比（PSNR）提高了1.12~3.56 dB,结构相似性指数提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修复优先性原则,具有更强的保持图像局部结构一致性的能力,改善了修复图像的视觉效果,适用于复杂结构的大面积毁损的图像的修复。     

基于图像结构和纹理的快速修复方法

传统的图像修复算法对纯结构或纯纹理图像有较好的修复效果.对于一幅既有结构又有大量纹理的图像,可先将图像分解为结构子图和纹理子图,再分别用不同的方法处理两子图,最后把处理后的子图合并,完成修复.对结构子图的处理常采用基于PDE的修复方法,该方法需要复杂的运算,其时间代价太大.为了提高效率,使用一种新方法,结合结构图像的特征,仅利用邻域的已知信息单次填充进行修复.试验对比表明,该方法有较好的修复效果,且大大缩短了修复时间.     

基于Retinex理论的压缩域图像增强方法研究

针对现有压缩域图像增强算法在提高图像对比度时,存在不能很好地增强图像细节及保持色彩信息的局限性,提出一种新的基于Retinex理论的DCT压缩域图像增强算法.该算法以Retinex理论为基础,将DCT系数分为入射分量(DC系数)和反射分量(AC系数),通过对DC系数进行动态范围调整,对AC系数进行细节增强调整,并使用阈...     

非均匀光照条件下的彩色人脸图像增强

针对非均匀光照彩色人脸图像增强中肤色失真问题,提出了一种基于单尺度Retinex和肤色模型的方法。将人脸图像转换至YCbCr颜色空间,并采用不同的方法分别处理Y分量和CbCr分量。针对亮度分量（Y）采用单尺度Retinex方法压缩图像的动态范围,增强图像暗处的细节信息;针对图像中肤色区域,根据肤色在CbCr空间具有聚集性的特点,调整亮度分量增强后肤色像素点色度分量（Cb和Cr）的值,改善肤色区域的颜色质量。在CAS-PEAL人脸库中进行实验,该方法与传统的人脸图像增强方法相比,在图像细节呈现能力和面部色彩真实程度方面均有提高。