基于单尺度RetineX算法的雾霾图像清晰化系统开发研究

目前我国雾霾现象越来越普遍,已经严重影响遥感作业人员采集的图片质量。为了解决这一问题,这篇文章主要是研究开发一个雾霾图像清晰化系统,该系统运用单尺度Retine X算法,结合ESRI公司的Arc Engine组件包可以将在雾霾天气下获取的图像进行清晰化处理,从而增强显示图像上的地物信息特征。这项技术可以降低雾霾天气下,传感器探测地物波谱信息时候遇到的误差,也减少了计算机解译或人工解译时带来的图像识别困难与干扰。

基于单尺度Retinex算法的历史数字栅格图自动匀色

针对以灰度模式扫描并经过了坐标系配赋的历史数字栅格图,采用基于单尺度Retinex算法研发相应的处理软件,从DRG中分离出亮度参数和反射参数,对这些参数进行调整,将显著消除历史数字栅格图中的大面积污渍或带状污渍,明显改善了DRG的显示效果,实现历史DRG的自动匀色。

基于改进多尺度Retinex理论的海上图像去雾算法

针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照射分量经过对数运算获得反射分量,与归一化处理后的H和S通道合并获得图像基础层。最后,通过引导滤波获得图像细节层,并与基础层合并进行自动白平衡处理,得到最终结果图像。试验证明,与暗通道先验算法及传统多尺度视网膜增强算法相比,提出的算法在标准差、平均梯度、峰值信噪比及结构相似性等评价指标方面均有所提升,海雾图像去雾质量得到有效增强,对提高海雾环境下船舶通航效率具有重要意义。

基于多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法

针对公路场景下的视频监控系统与其他图像采集设备常常受到环境因素的影响,使得采集到的图像呈现出低照度、低对比度、不清晰等缺点,不利于后期对交通运行状态的识别等。因此,本文提出一种基于二维gamma函数改进的多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法。首先,采用引导滤波将原始低照度公路交通图像分为基础图像与细节图像后加权融合,获得对比度增强图像;然后在HSV颜色空间下,采用本文改进的算法校正亮度分量,获得亮度增强图像;最后多尺度融合对比度增强图像与亮度增强图像,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法能够有效提升公路交通图像的亮度、对比度与清晰度,适用于公路场景的视频监控系统与图像采集设备。

一种基于单尺度Retinex的雾天降质图像增强新算法

雾图增强是智能管理系统的一个组成部分,在交通管理系统、公路收费站、轮船、飞机场等场合有着广泛的应用场景。比较了对数函数、双曲正切函数、反双曲正切函数对雾天降质图像亮度分量的调节能力,证明双曲正切函数具有比对数函数更宽的亮度调节能力。在此基础上提出一种基于单尺度Retinex的雾天图像增强方法。该算法首先把图像从RGB彩色空间转换到HSV空间,保持色调分量不变,采用中心可自适应调节的双曲正切函数增强图像的全局亮度,局部细节非线性变换处理进一步提高图像的局部对比度,运用线性拉伸对饱和度进行调整,实现颜色补偿。实验结果表明该方法去雾效果显著,且颜色自然。实验还结合方差、熵和算法运算时间等参数,对该算法与多尺度Retinex算法作比较,验证了该算法在图像对比度、细节增强方面的优越性,且算法速度快,具有应用于实时图像处理的能力。

改进的单尺度Retinex图像去雾算法

传统的单尺度Retinex算法无法同时兼顾图像细节和颜色保真度,也无法凸显景深不同的雾天图像中远处景物的细节信息.针对此问题,提出了一种改进的单尺度Retinex算法对以上问题进行改善.首先,对原始雾天图像取反后进行改进的单尺度Retinex处理;然后将处理后的图像再取反后在HSI空间中对其饱和度分量进行拉伸.其中,改进的单尺度Retinex算法中运用可自适应调节的S型函数Sigmoid代替其中的log函数改善图像处理过程中的展宽效果.将输出结果图与原图相比,其对比度、信息熵、标准差都有所提高.仿真实验结果表明,所提算法对于雾天浓度不均匀的图像细节及颜色保真度尤其是图像远景的细节信息取得了较好的效果.

基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法

针对基于Retinex理论的经典图像增强算法中存在的灰化现象、噪声扩大现象和光晕现象,提出一种基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法。算法中引入了基于边缘信息的高斯滤波器,主要使用同类性质的像素进行平滑处理用以改善光晕现象和抑制噪声;在提取的反射分量中加入像素的原始亮度以改善灰化现象和减小噪声。对比仿真实验结果显示,基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法可以有效增强细节、减小光晕和控制噪声,同时处理后的图像具有良好的色彩保真度。

改进单尺度Retinex的彩色图像增强算法

为了解决传统单尺度Retinex算法全部像素都采用同一空间滤波模块实施操作,容易产生彩色图像光晕以及色彩流失,彩色图像增强效果差的问题,提出改进单尺度Retinex的彩色图像增强算法。改进算法融合粒子群优化算法以及Retinex算法,基于熵值大小以及变换成HIS图像的H值大小实施匹配,采用合理的滤波模板实施运算,完成彩色图像的增强处理。通过改进SSR算法解决图像边缘亮度波动时,图像出现的光晕以及光阴影问题,提升彩色图像增强效果。实验结果表明,所提算法对室内室外图像的亮度、对比度、饱和度等内容具有较高的增强效果,能提升总体图像的质量。

单尺度Retinex图像增强算法在Xilinx FPGA上的高性能实现

为了满足弹载电视成像系统实时处理的要求,构建了一种基于Xilinx FPGA的弹载电视成像系统,在此基础上实现了单尺度Retinex图像增强算法模块的设计与应用。该系统采用Xilinx公司的Zedboard开发板构建弹载电视成像系统的处理框架,利用Vivado HLS工具将C语言实现设计的代码转化为相应的RTL代码,实现了单尺度Retinex算法IP核的并行设计。为了验证系统的可靠性和实时性,进行了静态和动态实验验证。结果表明,该系统在保证了视频图像增强效果的前提下,大大提升了单尺度Retinex图像增强算法的实时性,满足弹载电视成像系统的要求。

基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法

针对传统基于多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法,进行图像增强时未考虑亮度分量和局部对比度,导致图像增强未达到最佳尺度值,获取的增强图像存在失真、带有雾膜的问题,提出一种基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法.首先采用高斯环境函数对3种灰度图像实施卷积并进行灰度纠正,将3种纠正灰度后的图像合并,获取初步单幅彩色图像增强结果;然后改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法,增强单幅彩色图像像素的平均亮度;最后通过非线性函数对亮度增强后的彩色图像实施局部对比度增强处理,用线性调整方法恢复局部对比度增强后的图像颜色,以获取最佳单幅彩色图像的图像增强结果.实验结果表明,该算法可获得亮度和对比度均较好的单幅彩色图像增强结果.

单尺度的Retinex算法在车辆胎痕图像增强方面的应用

针对传统图像增强方法会丢失图像细节信息这一缺陷,本文提出一种基于单尺度的Retinex胎痕图像增强方法.实验结果表明,该算法较好地实现了颜色恒定性、动态范围压缩大和图像边缘的锐化,最终保持了胎痕图像的细节.

基于多尺度Retinex算法的杆塔多吊点约束绳系动点坐标计算方法

为了实现输变电工程的全过程智能管理,并保证杆塔吊装的安全以及吊装后使用效果,提出基于多尺度Retinex算法的杆塔多吊点约束绳系动点坐标计算方法。采用多尺度Retinex算法增强杆塔吊装图像质量,通过最小二乘法提取图像中的特征,通过特征匹配识别杆塔类别,采用Picard方法建立不同类别的杆塔动点坐标计算模型,计算杆塔多吊点约束绳系动点坐标。测试结果显示:具有较好的图像增强效果,BIQI指标和BRISQUE指标的测试结果均在4.6以上,能够完成图像中杆塔的区分,得出杆塔的类别结果,能够计算出吊点约束绳系动点坐标结果,保证杆塔的安全吊装,倾角均低于10°,截面弯矩则越均匀程度均在92.5%以上。

基于单尺度Retinex的可控手指静脉图像拼接算法

本文针对小型化图像采集模块所采集的两幅同源且具有重叠部分的手指静脉图像,提出一种基于单尺度Retinex的可控手指静脉图像拼接算法。通过改进的单尺度Retinex算法对手指静脉图像进行增强,采用SIFT算法提取增强后的两幅手指静脉图像特征点,使用欧式距离作为相似性度量工具对特征点进行粗匹配,用RANSAC算法估算图像间的单应矩阵,同时结合本文的透视变换图像轮廓顶点的约束条件控制图像拼接结果,最后采用像素加权平均融合算法实现手指静脉图像的无缝拼接。实验结果表明,该图像拼接算法拼接可控,视觉效果良好,适用于手指静脉图像拼接。

基于照度分割的局部多尺度Retinex算法

针对现有多尺度Retinex图像增强算法采用线性加权的方法来综合各个单尺度Retinex增强效果,不能很好地体现出各个尺度在色彩保真和细节增强上的特点与优势,本文提出一种新的基于照度分割的局部多尺度Retinex图像增强算法.该算法首先通过引入带参数的LIP模型将图像分解成四个照度区域,然后对各区域根据照度的差异采用相应尺度的Retinex算法进行增强,最后通过基于面积的比例因子对各增强后子图进行照度融合,实现图像增强.实验结果表明,与现有多尺度Retinex算法相比,本文算法在图像亮度保持和细节增强上,处理效果较好,在色彩方面也有较好的效果.

尺度优化的Retinex增强算法与微视觉图像增强

光照不均匀、光学显微镜的放大作用、光学衍射等使微视觉图像存在动态范围大、整体像素灰度值偏低、微细结构与背景对比度低、信噪比低等不足.为增强图像质量,文中利用对比度设计高斯平滑卷积核的尺度优化准则以合理估计光照分量,提出了尺度优化的Retinex增强算法,并用该算法对模拟图像和实拍的同轴光光强变化的微视觉图像进行增强.结果表明,该增强算法在压缩动态范围内既能提高对比度,又能较好地保留图像细节信息,增强效果优于同态滤波算法.

改进的多尺度Retinex井下图像增强算法

为解决煤矿井下图像质量差、图像清晰度差、可分辨率低、模糊等问题,针对多尺度Retinex增强算法存在的不足,提出一种改进的基于S曲线函数的多尺度Retinex图像增强算法,该S曲线函数不同于基本的sig函数,函数图像具有S形状,为不对称函数.研究结果表明:应用改进后的算法,处理后的图像在有效增强目标图像的同时也抑制了背景噪声,图像的对比度与质量得到提高,能够获得目标区域的最佳视觉效果.

一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于大气的散射作用,导致图像的内容模糊不清,对比度下降,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。通过改进大气物理退化模型,在多尺度Retinex算法MSR(Multi-Scale Retinex)的基础上,提出一种新的去雾方法。该方法根据雾天成像机理对图像建立模型,再根据MSR算法对建模后的图像进行处理。实验表明,该方法能有效去除雾化效果,实现彩色退化图像的复原。

多尺度Retinex算法在简牍图像增强中的应用

简牍图像增强是简牍文字修复和文字信息提取最为关键的一个步骤。以长沙简牍博物馆收藏的简牍文物为实物模型,以该馆提供的简牍数字图像为研究对象,提出了基于多尺度Retinex(MSR)算法的简牍图像增强方法,论述了本算法的原理及实现方法。采用MSR算法来消除光照对简牍图像的退化影响,以达到增强图像暗区细节信息的目的;同时针对MSR输出图像偏暗,提出了直方图拉伸算法。试验结果表明:本算法能够提高简牍图像对比度的同时,能显著地增强图像暗区的细节信息并且使简牍图像具有较好、较高的色彩保真度。本方法克服了目前常规的图像增强方法的不足,能够满足简牍考古人员的要求。

多尺度Retinex的光学相干层析图像增强研究

针对光衰减导致光学相干层析图像局部图像对比度下降的问题,提出了基于多尺度Retinex的光学相干层析图像增强方法。采用图像光照补偿的方法完成光学相干层析图像增强,选取多尺度Retinex算法在三个尺度条件下确定高斯滤波系数;利用高斯滤波系数对光学相干层析图像实施卷积处理,对灰度值结果实施加权平均处理,并采用分段线性平移与压缩方法对加权后灰度值实施映射,实验结果显示该方法可显著提升图像的颜色与对比度质量,有效解决了后向散射的问题,获取较好的光学相干层析增强效果。

基于单尺度Retinex的电路板刀具磨损图像细节增强方法

在采集电路板刀具磨损图像过程中,会因光照角度的变化导致图像细节不足,而常规图像细节增强方法在处理过程中存在噪声混叠的情况,实时性不强。针对这一问题提出基于单尺度Retinex的电路板刀具磨损图像细节增强方法,根据目标图像的灰度值变化来定义灰度色调函数,在构建图像处理模型的基础上,采用引导滤波函数处理目标图像模型,去除图像噪声干扰后,使用高斯函数获得图像内的照射分量和反射分量,再利用单尺度Retinex方法剔除照射分量,增强电路板刀具磨损图像的细节。实验结果表明:设计的基于单尺度Retinex的图像细节增强方法运行时间短,增强效果好,处理后的图像质量高。