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.

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.