基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法 该算法通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行增强处理,克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点,同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法,便于实时实现 理论分析和仿真结果均表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可较好的抑制背景的增强,突出目标.

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法。对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像。综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果。

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性 ,在对常用的线性灰度变换法、直方图均衡化法和边缘检测法等图像增强算法进行详细分析的基础上 ,提出了一种采用平台直方图均衡化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法 ,并给出了该算法的 FPGA电路实现和时序仿真效果。提出的图像增强算法能适应红外探测器的各个工作阶段 ,易于

一种易于硬件实现的红外图像实时增强算法

根据红外图像的特性,对常用的图像增强算法进行了详细分析,提出了采用平台直方图均化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法。该算法具有良好的图像增强能力,且易于采用FPGA达到实时图像增强的效果。

平台直方图均衡算法实现的存储优化方法

通常热成像系统采用14 bit AD进行探测器输出的模拟数据的采集和处理,而显示设备只要求8 bits数据宽度,因而需要进行动灰度变换。平台直方图均衡是一种常用的变换方法,但直方图的统计以及计算需要消耗大量存储资源,在实现过程中通常需要专用存储器。通过对原始图像的通过抽样统计和、灰度范围线性预压缩以及预设平台最大值的方法可以大幅降低该算法对存储量的需求,并满足在FPGA片内实现的要求。该方法已经在FPGA处理电路上实现,实际试验取得了较好的效果。

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。

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。

水下激光图像的直方图增强技术研究

为了解决在距离选通型水下激光成像系统图像增强中直方图均衡所带来的灰度级过多简并、背景提升的问题,研究了改进的基于直方图的图像增强技术。首先研究最优化问题,提出了双种群的量子粒子群算法,并以此求解图像加权对比度熵最大化意义下最优平台直方图均衡化。接着提出了改进的直方图投影算法,以二维直方图提取灰度级的相关性信息,并设计两个权值,得到加权后的直方图。实验结果表明,双种群量子粒子群算法具有较好的全局收敛性,而改进的直方图投影算法在抑制灰度级简并和增加增强效果方面进行了更好的折中。

基于场景复杂度计算的红外图像平台直方图均衡

直方图均衡类算法由于缺乏限制项,增强后的红外图像易出现灰度级合并和过增强,视觉效果不佳。为解决上述问题,提出基于场景复杂度限制型的平台直方图均衡算法。该算法首先提出对图像场景复杂度进行估计,并将Harris角点数量作为图像复杂度评价依据。然后建立类似sigmoid函数的图像复杂度评价函数,将场景复杂度标准化。最后综合考虑图像复杂度和防止原图均值漂移,依据平台直方图均衡原理获取全局变换函数,重建红外图像。实验结果表明:该方法可有效地依据不同场景实现红外图像增强,不出现过增强和噪声放大。客观评价指标表明,该方法在保持图像均值亮度和图像信息熵方面表现优异。

红外图像增强系统的设计与实现

针对直方图均衡化算法无法有效抑制噪声的缺点,提出了一种新的自适应红外图像增强算法。首先统计红外图像直方图,估计出平台阈值,然后对统计直方图进行修正,最后校正图像中所有像素灰度值并进行输出。结合实际应用,搭建了高速红外图像增强处理平台。基于该平台用真实图像验证了提出的算法,实验结果表明,本系统在提高对比度的同时,有效地抑制了噪声的干扰,获得了较好的增强效果,算法运行时间小于20ms,能够满足工程项目的实时性要求。

基于直方图的热像显示算法研究

给出了PE算法平台值取法的依据和算法用C语言实现的步骤 ,并结合具体的实例进行试验 ,比较和分析了这三种算法能有效压缩信息提高图像对比度的原因 。

结合直方图紧凑均衡的图像增强算法

鉴于现有的平台直方图均衡图像增强算法的平台阈值难于选择的问题,文中提出了一种结合直方图紧凑均衡的图像增强算法,将稀疏的直方图分布紧凑化,同时构造自适应平台阈值选取方法,增强图像的细节,限制背景和噪声。该方法克服了传统平台直方图方法整体提升,细节不突出的缺点。目前算法已经嵌入工程硬平台,针对大量低照度图像的实验结果表明,算法能够根据图像内容,自适应选择平台阈值,提升图像细节,较好地抑制背景,同时计算简单,便于实际应用。

一种视频数据流对比度增强组合方法

针对视频图像的特点,提出了一种直方图灰度变换与平台直方图均衡相结合的图像对比度增强方法。以图像序列的时间平稳特征方差为基础,根据直方图灰度变化范围采用不同的图像增强方式。克服了不同场景条件下,单一增强算法的局限性。在图像增强组合方法中通过引入先前帧处理方式参考功能,避免了由于增强方式的频繁切换而引起的图像闪烁现象。实验结果表明,该方法适用于不同的图像灰度变化场景,最大限度地增强了原图像的细节,有效的提高视频显示效果。

基于MATLAB的"核衰变统计规律"实验数据处理方法

主要论述MATLAB环境下分析和处理"核衰变统计规律"实验数据的算法实现。

一种基于背景抑制的星空图像增强方法

针对高空观测图像目标尺寸小、信噪比低以及背景和杂波干扰严重的问题,提出了一种基于背景和杂波抑制的星空图像增强方法。建立了星空背景图像增强算法模型,利用不同形状结构元素的形态学滤波方法对原始星空图像进行背景和杂波抑制,将多个支路形态学滤波的结果加权平均,采用双平台直方图均衡化方法进一步对观测目标进行图像增强。在此基础上对星空背景图像增强效果进行计算机仿真验证,并对增强后图像的信噪比和背景抑制因子进行计算。结果表明,采用该方法能够控制星空背景和杂波,改善图像的对比度,使目标细节更为丰富,便于后续目标检测与跟踪。

一种基于双阈值红外图像增强新算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法。首先利用第一类灰度阈值,将图像分割成感兴趣的目标区及背景区两部分;然后根据各区域的特点,提取两部分局部直方图,并根据第二类阈值对各部分使用不同的算法进行修正,最后基于各自修正的局部直方图,在两部分灰度空间范围内进行直方图均衡化.实验表明,该算法克服了直方图均衡化对背景和噪声增强过度的问题以及基于直方图单一阈值的增强算法不具有普适性等缺点.实验证明,该算法对红外图像增强后,图像对比度和信噪比都大幅提高,具有较强的实用价值.

一种自适应红外图像对比度增强算法

针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。

基于邻域信息的红外图像增强

传统的红外图像增强一般基于平台直方图均衡化思想,这种方法从全局上改变了图像的对比度,从而达到增强图像的目的,是一种快速有效的增强算法。然而现存的平台直方图方法忽略了图像的局部信息,无法改善图像的局部对比度。论文提出了一种新的红外图像增强算法,该算法在基于传统的红外图像平台直方图均衡化思想的基础上,同时加入图像的局部信息,从全局和局部同时增强图像对比度。通过与传统的平台直方图均衡算法对比,证实了算法的优越性。

基于变异系数反馈调整的自适应双平台直方图均衡化

针对传统直方图均衡算法存在过增强、图像细节表现不稳定等现象,提出了一种基于变异系数反馈调整控制的自适应双平台直方图均衡化算法。该算法在反馈控制原理的基础上,引入了一个直方图归一化变异系数作为反馈参数,用来不断修正平台阈值与期望值之间的偏差,从而自适应地获得最优双平台阈值。定性定量实验结果表明,本文所提出的红外图像均衡化算法在不同场景的增强效果中表现良好且稳定。