基于动态直方图均匀化的对比度增强方法

为增强显示设备进行视频信号显示时的图像对比度,提出了一种动态直方图均匀化算法,该算法根据对比度增强系数可实现在不同灰度范围内的直方图均匀化,达到不同程度的对比度增强效果。同时为减少进行对比度增强所需的帧存储器,开发出了一种快速简单的输入视频图像帧间相似性检测方法及电路实现,当判定输入视频图像具有相似性时,后续帧的图像采用前面输入图像的对比度增强映射函数。仿真结果表明,提出的对比度增强方法能根据对比度增强系数实现不同程度的对比度增强,有效地提高了显示设备的图像显示质量。

基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法

现有的直方图均衡技术存在两方面不足:虽然使得增强图像有高的对比度,但是其对比度的提升程度严重依赖于灰度频数分布,这样常常导致容易过度增强高频数灰度级,而压缩低频数灰度级;另外,增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对这个问题,该文提出基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法。首先通过分析图像直方图的灰度分布情况来分割图像,并根据用户感兴趣灰度范围确定各子层图像的灰度映射范围及频数控制阈值;然后利用各自阈值重新定义子层直方图,并采用直方图均衡算法构造灰度转换函数,将子层灰度映射到指定范围内;最后综合各个子层的增强结果得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法既能抑制过度增强的情况,又能对于用户感兴趣的灰度进行控制,能更好地满足用户对图像对比度增强可控的应用要求。

基于亮度均值的动态直方图均衡算法

基于子行驱动下的图像显示因低灰阶数据的丢失造成图像对比度的下降,直方图均衡算法是一种常用的提高图像对比度的增强方法,但由于均衡化后的亮度饱和效应,增强后的图像不适于应用于电子显示设备。因此提出一种基于灰度级频数,亮度均值为强调因子的动态直方图均衡算法,在提高图像对比度的同时,保持均衡前后图像的亮度稳定性。

基于人类视觉系统的动态直方图均衡算法

本文提出一种自适应图像增强算法。算法首先用最大值滤波和指数函数滤波平滑直方图,直方图局部最小值为波谷位置,波谷位置把输入图像动态范围分割为各个灰度区域。通过把各灰度区域适当映射到输出灰度区域,获得对比度增强。映射函数根据人类视觉特点进行设计,与灰度区域内均值,标准差及像素数目相关。实验结果显示本算法比其他几个算法达到了更好或相当的对比度增强效果。本算法无需参数调整即能适应各种类型图像,处理速度满足实时系统要求。

基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法

针对电润湿电子纸存在油墨回流、接触角迟滞、电荷捕获等现象导致图像对比度不高、纹理边缘不清晰和细节丢失等问题,本文提出了一种基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法。该算法综合了最大类间方差法(Otsu法)和最大熵分割算法的优点,提出了基于方差权重的最大类间方差和最大熵阈值分割算法。利用该分割算法把图像分割为背景区和目标区,将两个区域的亮度均值以及基于方差权重选取的阈值作为分割点将原始图像直方图分成四个子直方图,然后分别对子直方图进行灰度重分配,最后对四个子直方图进行直方图均衡。实验结果表明:与其他将直方图进行分区的直方图均衡算法相比,该算法图像质量评价指标峰值信噪比提高约25.6%~45.5%,熵差降低约29.1%,结构相似度更接近1。同时将其应用在电润湿显示器上,其显示图像具有更高的对比度,细节纹理更加清晰,具有更好的视觉效果。

基于自适应校正的动态直方图均衡算法

为提高低照度图像的对比度并改进动态直方图均衡化算法的不足,在亮度校正上,提出基于直方图“分布范围”的分割技术和重映射区间分配方法,用去噪阈值优化直方图分布范围的计算;在控制对比度和保留细节信息上,提出带参数的调整量来校正直方图中的较小值,防止灰度级的合并。选取了多个低照度图像数据集进行测试,结合主客观图像质量评价可以看出,对于不同场景、不同程度的低照度图像,所提算法都有良好的增强效果,图像细节信息丰富。

优化动态直方图均衡的水下图像增强方法

由于光线在水下的衰减特性,导致拍摄到的图像存在对比度低及细节信息模糊等问题。为提升水下图像的视觉效果和突出细节信息,提出基于优化动态直方图均衡的水下图像增强方法。在直方图分割方面,引入了其分布特性,考虑直方图分布范围并将其进行分割,改善了基于曝光值的分割方法;在构造恰当的映射函数方面,引入重建参数对子直方图进行重建,防止水下图像过增强的同时保留完整的细节信息;依据重建后的子直方图重新分配合理的重映射区间。仿真效果表明,上述方法对于不同场景、不同背景色的水下图像都具有良好的增强效果,图像色彩自然,清晰度提升且细节信息丰富。

基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.

动态调整直方图剪枝PDA声控拨号器的应用与实现

以使用嵌入式操作系统 Pocket Pc的个人数字助理(PDA)为实验平台研究了基于非特定人语音命令识 别的可定制声控拨号器。针对PDA存储空间和运算能力的限制,在保证性能的前提下从严格控制搜索空间和提高 解码速度出发,提出了结合搜索路径分数差值实时调整剪枝宽度的动态调整直方图剪枝策略,提出了利用速查表 加速似然计算的方法,并在通过实验验证后采用较少维数的特征、结合扩展声韵母进行声学建模等措施,有效地解 决了上述问题。在实际PDA设备上实验表明,在词表大小为200个人名时,识别正确率达98．70％,而识别速度比采 用标准算法的参考系统提高了约80倍,同时节省了约30％搜索存储空间。

基于钢液图像的扩散效果检测方法

针对真空浇注中钢液扩散效果检测缺乏客观性的问题,提出了颗粒度和均匀度两大检测指标,并基于YOLOv8-Seg模型建立检测流程.利用CLAHE和BPDFHE,结合一种基于低通滤波和的处理方法,对钢液图像进行预处理,并使用YOLOv8-Seg对钢液进行分割.通过计算处理后图像中的边缘像素量、二值图像像素量等参数,对钢液的颗粒度和均匀度进行检测.结果表明,通过与多名工程师的评估结果对比,该方法的结果在均匀度指标上与工程师结果较为接近,在颗粒度指标上虽然存在一定的差异但仍能接受.

无线信道统计模型识别

为准确地找到最符合快衰落特性的统计分布模型,论文基于概率论和信息论设计了Kullback-Leibler距离及信息准则表达式,对几种主要的统计分布模型进行了仿真和实验,得到了各统计分布模型的正确识别率,通过统计的方式对比了各种识别模型,发现基于直方图的KL方法识别模型的可靠性比其他方法要高,而韦伯衰落模型更加适合用来对无线信道进行建模。

一种对光照变化鲁棒的均值漂移跟踪方法

颜色作为一个有效的视觉特征,被广泛的用于基于表面模型的跟踪中。但在跟踪过程中,由于光照、视角及摄像机参数等的变化,往往会造成目标颜色的改变,使得跟踪不稳定。该文提出了一种新的基于局部背景动态修正模糊颜色直方图的均值漂移跟踪方法,在颜色-空间域运用核密度估计建立目标的模糊颜色直方图模型,利用目标的局部背景动态修正目标模型,克服了基于传统颜色直方图建立目标模型时对于光照变化较为敏感的缺点。实验验证了该文算法可以平滑相似性表面,减小局部极值点对跟踪的影响,在光照剧烈变化的情况下能够实时鲁棒地跟踪目标。

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.

基于多尺度几何分解的光照不均图像增强方法

针对光照不均匀的图像,结合W系统和NSCT变换,提出了一种新的图像增强方法.方法首先利用W变换对图像进行多尺度分解,然后利用NSCT中的非下采样方向滤波器组对尺度分解中的高频部分进行方向分解,得到不同尺度不同方向上的变换系数.在多尺度几何分解的基础上,对低频子带图像采用动态直方图均衡化、高频子带图像采用同态滤波的方法进行增强处理,最后利用非线性函数减小图像明、暗部分灰度值的差异,得到最后的增强结果.仿真实验结果表明,算法无论在视觉效果上还是客观评价指标上都优于其他被比较的四种增强算法,对于过亮、过暗以及局部光照不均匀的图像均取得了更好的增强效果,在增强图像细节的同时能有效抑制图像的伪吉布斯失真和过增强失真.在评价指标上,算法对三组经典图像处理后的增强图像的信息熵分别达到了10.0755、9.7879、10.5338,明显优于其他方法.

基于大气校正提升亚米级卫星影像质量

大气对太阳辐射的吸收和散射会导致卫星影像的亮度和对比度降低,大气能见度越低、卫星空间分辨率越高,这种现象越明显,以至于低能见度条件下的亚米级空间分辨率光学卫星影像看起来非常模糊。基于辐射传输方程开发的自适应大气校正算法充分考虑了大气和目标物周围环境对卫星入瞳处目标辐亮度的影响,定量化描述了目标物周围像元的反射率与目标像元的反射率差异对邻近效应的影响。利用自适应大气校正算法对低大气能见度条件下的亚米级空间分辨率卫星影像进行大气校正,并且将其与常规图像处理结果进行对比。结果表明,利用自适应大气校正算法校正后的卫星影像质量得到了明显改善(清晰度提高了4.5275倍,对比度提高了44.61%,信息熵值提高了64.22%)。相对于常规图像处理方法在提升卫星图像质量时会带来噪声和过度增强的问题,自适应大气校正算法在提升卫星图像质量时不会带来噪声和过度增强问题。