一种基于Sobel梯度的直方图均衡算法及其在红外图像上的应用

为了能在动态范围压缩的同时增强红外图像的对比度,提出了一种基于Sobel梯度直方图均衡算法(gradient histogram equalization,GHE)。与以往的直方图均衡化(histogram equalization,HE)方法不同,该方法自适应地为图像强梯度的灰阶分配高对比度,保留并增强16 bit图像中更多的细节。随后使用双Gamma映射对映射曲线进行调整,有效地抑制图像亮部的过曝现象,同时提高暗部的细节。该方法相比于传统的直方图均衡化算法在暗区细节处理、过曝抑制、对比度增强等方面都有较好的效果。

基于改进双直方图均衡化的舰载图像去雾方法

舰载图像具有大面积同色高亮区域,现有直方图均衡化在舰载图像去雾时存在亮区过度增强现象。针对这一问题,论文提出一种基于改进双直方图均衡化的舰载图像去雾算法,首先对归一化直方图中小于1的部分gamma校正,并设置过度增强阈值T对较大的直方图数据限制,然后以中位数像素作为分割点,计算左、右子直方图的灰度分布概率直方图并获得映射表;最后将两映射表合并,获得去雾后图像。实验结果表明,以论文自制舰载图像数据集为测试集,相比于基于灰度图像均值分割的直方图均衡化和等面积的双直方图均衡化,论文算法平均亮度误差分别缩短了46.27和7.10,结构相似性分别提高了0.25和0.16,可以有效改善现有直方图均衡化在对舰载图像去雾时的亮区过度增强问题。

基于迭代阈值的子块部分重叠双直方图均衡算法

双直方图均衡通过选取适当的阈值将图像分为两个子图再均衡可以有效避免直方图均衡所产生的灰度级简并和过增强等现象,但阈值的选取是关键。基于迭代阈值的双直方图均衡算法(IBBHE)通过迭代方法选取双直方图的分割阈值,不仅保持了图像的亮度信息,还避免了图像过度增强现象的出现。本文在此基础上,将IBBHE的迭代阈值选取思想引入部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE),提出一种改进的基于迭代阈值的子块部分重叠双直方图均衡算法(IPOSBHE)。针对偏暗和偏亮的图像处理实验结果表明:该算法既能有效地增强图像的细节信息,又能保持输入图像的亮度,使均衡后的图像具有更加自然的视觉效果。

基于双直方图均衡化的彩色图像增强

在彩色图像增强中,为了保留更多图像细节,提出一种基于HSV色彩空间的彩色图像增强算法。通过引入一种新的累积分布函数,改进双直方图均衡化算法,用以对色彩空间转换分离后的亮度分量实施均衡化,并保持原图像色调和饱和度不变,再将经过处理后的HSV图像还原回RGB图像得到最终结果。以边缘检测为客观标准,肉眼感知为主观标准,分析该方法的有效性,并与现有的方法相比得知,所给方法可在实现图像增强的同时保持图像的细节信息。

基于双直方图均衡的自适应图像增强算法

基于双直方图均衡算法,提出一种自适应图像增强算法。该算法综合考虑图像的熵及输入输出图像的亮度均值差,自适应地选择合适的阈值将图像分割成2个子图进行双直方图均衡和灰度均匀化处理,使得输出图像的亮度均值和原图接近的同时输出图像的熵尽可能大,并避免了过增强现象的出现。实验结果证明,该处理方法能取得较好的增强效果。

保持图像亮度的改进双直方图均衡算法

基于能保持亮度的双直方图均衡算法,提出了一种改进方法。根据输出图像的熵和输入输出图像的亮度均值差,选择合适的阈值将图像分割成两个子图,分别进行均衡和灰度均匀化处理,使得输出图像的亮度均值和原图接近的同时输出图像的熵尽可能大,并避免了过增强现象的出现。实验结果证明该处理方法能取得较好的增强效果。

基于最大熵模型的双直方图均衡算法

为改进亮度保持双直方图均衡算法的不足,提出基于最大熵模型的动态范围优化方法,扩展了双直方图均衡算法的应用范围,使之不仅适用于正常亮度图像,对低照度及高亮图像也能取得较好的效果.算法首先选用大津法确定直方图数据分割点;然后对初始直方图进行预处理;根据所提出的最大熵模型确定最佳的动态范围分割点;最后进行双直方图均衡得到增强图像.本文选取多个图像数据库进行测试,并与BBHE(Brightness preserving Bi-Histogram Equalization)、BPCLBHE(Brightness Preserving and Contrast Limited Bi-Histogram Equalization)、ESIHE(Exposure based Sub Image Histogram Equalization)和DRSHE(Dynamic Range Separate Histogram Equalization)进行比较,同时将信息熵、对比度和NIQE(Natural Image Quality Evaluator)作为客观评价指标.实验结果证明,本文算法对各类图像均具有较好的主观视觉效果和客观评价指标,在保留细节的同时兼顾了对比度的增强.

提升小波变换域矿井光照不均匀图像双直方图均衡化增强

由于矿井光照不均匀,加之大量粉尘附着于监控摄像头表面,导致获取的视频图像对比度不高且含有大量随机分布的颗粒状噪声。为提高该类图像的对比度,充分发挥矿井视频监控系统的效能,基于提升小波变换(Lifting wavelet transform LWT),提出了一种矿井不均匀光照图像的自适应增强算法。首先采用直方图规定化算法(Histogram specification,HS)对获取的矿井图像进行初步增强;其次对初步增强后的图像进行提升小波变换,由于图像中的随机噪声主要集中分布于高频小波分解系数中,低频小波分解系数基本不存在噪声,故保留低频小波分解系数,对高频小波分解系数提出了一种基于反正弦函数的改进阈值函数去噪模型进行噪声抑制;然后对低频小波分解系数和去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到不含噪声的矿井图像;最后采用双直方图均衡化算法(Bi-histogram equalization,BHE)对去噪后的图像进行进一步增强。将所提算法分别与直方图规定化、反锐化掩膜、小波阈值去噪等算法进行性能对比,并采用峰值信噪比(Peak noise to ratio,PSNR)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及边缘保持指数(Edge protection index,EPI)等指标对试验结果进行评价,结果表明:所提算法对于矿井光照不均匀图像的处理效果相对于其余算法而言效果较优,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。

最大类间方差双直方图均衡化算法

对直方图均衡化相关算法进行了深入研究,提出了基于最大类间方差(即大津法)的双直方图均衡化算法。使用大津法确定双直方图的分界线,使目标和背景在各自区间分别实现均衡操作,保持了区分性。通过实验对比,所提方法比经典方法失真小,处理后的图像再用其他方法分割的效果也更好。

自适应改进双直方图均衡算法

文章提出了一种改进双直方图均衡算法,根据图像的熵和输入输出图像的亮度均值差,自适应的选择合适的阈值将图像分割成两个子图,进行均衡处理和灰度均匀化处理,使得输出图像的亮度均值和原图像接近的同时视觉效果达到最好.实验结果证明了该处理方法能取得较好的增强效果.

基于亮度保持S型函数的双直方图均衡方法

传统直方图均衡在保持图像亮度,避免过增强方面表现不佳。为了克服上述缺点,提出了一种基于亮度保持S型函数变换的双直方图均衡方法。首先用输入图像的灰度均值对直方图进行分割,然后根据子直方图的信息自适应地调整S型函数的参数,将子直方图的灰度均值变为其不动点,同时调整S型函数曲线的倾斜程度,最后用调整参数后的S型函数代替子直方图的累积分布函数进行双直方图均衡。通过对USC-SIPI数据库中的灰度图像进行试验,该算法在亮度保持和图像保真方面均取得较好的效果。

基于双直方图均衡算法的红外图像增强

为了抑制全局直方图均衡产生的灰度饱和和局部细节丢失的情况,提出了一种双直方图均衡算法。首先对图像的背景和前景进行分割,提出基于直方图的局部最小值和修正的K-Means聚类算法来确定图像的理想分割阈值,然后再对分割的子图分别作全局直方图均衡(Global Histogram Equalization,GHE)。对该算法进行了实验验证,结果表明,相较于GHE算法,经该算法增强后的图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高约16.425%,结构相似度(Structural Similarity Index,SSIM)提高约14.85%。同时通过主观分析,基于直方图局部最小值和修正的K-Means聚类算法的图像分割进行双直方图均衡可以有效抑制GHE算法产生的灰度饱和和细节丢失现象。

基于三直方图均衡的SF_(6)红外图像对比度增强方法

电力设备SF_(6)泄漏气体红外图像容易淹没在背景中,肉眼难以辨识低对比度图像中泄漏气体情况,给电力设备检修带来了困扰。提出了基于三直方图均衡的SF_(6)红外图像对比度增强方法。首先,利用三样条插值拟合图像直方图得到二阶连续曲线,计算每个灰度级对应的一阶导数绝对值。其次,根据一阶导数绝对值和直方图分布划分直方图为两个波峰和一个相对平坦的波谷区域;最后,根据波峰和波谷将直方图分为3个子图,对3个子图分别进行直方图均衡后合并为增强图像。为了验证算法有效性,对现场拍摄的电力设备SF_(6)泄漏低对比度红外视频流进行增强,并与CLAHE和双直方图均衡算法进行对比。实验结果表明:本文方法在提升图像的整体对比度同时增强了泄漏气体与周围图像的对比度,提升泄漏气体红外图像视觉效果,相比于CLAHE和双直方图均衡方法,本文获得的峰值信噪比和均方根对比度值更高,增强后的图像质量更好。

图像亮度精确控制的双直方图均衡算法

针对传统的双直方图均衡算法(BBHE)不能精确实现图像亮度保持目标的问题,该文提出一种新的双直方图均衡算法。基于给定图像的灰度直方图,建立灰度阈值与输出图像亮度之间的对应关系;求解满足图像亮度要求的所有灰度阈值,从中选择一个最佳阈值用于图像的双直方图均衡处理,使输出图像与BBHE算法增强的图像之间具有最大直方图相似度。基于多种亮度图像的实验结果表明,BBHE算法的输出图像亮度与期望值之间相差-36.94%~8.85%,该算法将误差范围缩小到0.43%~2.56%,显著提高了双直方图均衡算法控制图像亮度目标的精确性,运行速度满足实时要求。

基于图像分割的双直方图均衡算法

双直方图均衡化是一种经典的亮度保持的图像对比度增强算法。为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法。首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像;然后再对两个子图像分别进行直方图均衡;最后合并两个子图。实验结果表明,该算法不仅保持了原图像亮度,而且其对比度增强效果比传统方法更自然。

非均匀光照彩色图像的改进双直方图均衡校正

针对非均匀光照彩色图像用双直方图均衡存在的过度校正和过饱和现象,提出在HSV空间针对V分量进行双直方图均衡处理实现灰度均衡.为了更好突出细节,利用对数变换进行灰度拉伸,再结合对S分量进行非线性拉伸处理,均衡饱和度,最终实现光照校正的同时不降低饱和度或过分增强饱和度.实验结果表明,经此处理后的图像获得了良好的校正效果,为后续的处理打下良好基础.

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。

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡.本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向.

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。

图像梯度场双区间均衡化的细节增强

直方图均衡化技术已广泛地应用于图像增强中,本文将该方法引入梯度域,这样可以使图像细节均匀地分布在各灰度级上.进一步本文又研究了图像梯度幅值分布特点,根据梯度幅值的右偏分布特性,采取双区间分别对梯度场进行均衡化处理.在区间阈值选取上,本文结合频率分布的数字特征,提出了区间阈值的两个选取准则并将梯度幅值合理地分为小梯度区间和大梯度区间.在目标梯度场复原过程中,本文提出矩阵变换法替代传统的"微分迭代法",减小了算法的时间复杂度.实验结果表明本文算法可使图像细节得到有效地增强.