基于光照和对比度均衡的遥感图像增强

针对遥感图像,提出一种基于光照和对比度均衡的遥感图像增强改进方法。在频域中消除不均匀光照,通过两个均衡因子和线性变换调节像素邻域的均值和标准差,再利用辐射校正和一个颜色保持因子得到增强后的图像。实验结果表明,改进的方法不仅能够消除不均匀的光照和对比度,又能保持图像的彩色和细节信息。

邻域相关自适应对比度均衡遥感图像增强方法

提出了一种改进的自适应对比度均衡遥感图像增强方法,首先将图像划分为互不重叠的子块,在计算当前对比度均衡图像子块局部统计参数系数时,引入了一个覆盖该图像子块邻域图像子块的矩形滑动模板,利用模板内图像的局部统计参数计算对比度均衡变换系数。在增强对比度的过程中引入了平滑因子,在增强图像的同时抑制了图像中噪声。遥感图像增强实验结果验证了改进方法的有效性。

一种空域和变换域相结合的图像增强算法

针对传统图像增强算法只使用空域或变换域处理策略的不足,提出一种空域和变换域相结合的处理方法。首先通过使用高斯/拉普拉斯金字塔分解技术将原始灰度图像细分成不同频带,然后在各个频带上分别使用伽玛校正实现对比度均衡化,最后将均衡化结果再利用高斯/拉普拉斯金字塔重构技术进行恢复,即可达到图像增强的目的。实验结果表明,与传统图像增强算法相比,该算法不但能够提高欠曝光区域的对比度,而且能够对过曝光区域实现有效抑制,达到很好的视觉均衡。