基于改进同态滤波的低对比度图像增强

针对传统同态滤波算法计算量大、参数设置困难、实验难度大等问题,提出一种改进同态滤波和对比度约束自适应直方图均衡相结合的低对比度图像增强算法。对原始图像进行均衡,保留图像的细节,增强图像的对比度;通过对同态滤波算法进行改进,进一步提高预处理图像的对比度。改进同态滤波算法利用滤波器特性对滤波函数进行简化,不但保证了原始算法的效果,而且在很大程度上减少了计算。结果表明,该算法是可控的,效果明显,细节更加完整。

一种改进的灾后救援图像增强方法

模拟陕西渭南韩城芝阳镇发生的6.0级地震灾害,该地震造成房屋大面积倒塌损毁,道路交通、电力、通信中断,群众伤亡被困,救援人员在狭小空间展开救援。在地震模拟中,针对现场获取救援图像存在光照不均、局部模糊等问题,提出一种灾后救援图像增强方法,以增强图像细节信息,为救援人员提供决策辅助。首先对救援图像进行改进同态滤波处理,消除噪声、光晕的影响;然后将图像从RGB(Red、Green、Blue,红、绿、蓝)转换为HSV(Hue、Saturation、Value,色相、饱和度、色明度),降低计算复杂度,提取出饱和度S与亮度分量V,将饱和度S进行自适应的伽马运算得到S′,对亮度分量V进行对比度受限的直方图均衡化(CLAHE)处理,得到V′;最后采用逆HSV方法得到增强图像。改进方法提升救援图像细节明显,通过清晰度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度客观评价指标,该方法优于其他低照度图像增强方法,解决了因救援时无法确切了解现场情况而产生的救援链条“断环”问题,为现场救援提供决策参考。

基于改进的同态滤波与Canny算法的磁瓦表面缺陷检测算法研究

针对磁瓦图像光照不均匀、对比度较低、表面干扰磨削纹理较多的问题,提出了一种基于改进的同态滤波与Canny算法的磁瓦表面缺陷检测算法。首先,采用改进的同态滤波传递函数将磁瓦图像分解成高频图像和低频图像,用连续均值量化变换增强高频图像,再将增强的高频图像与低频图像融合便能够得到光照较均匀和对比度较高的磁瓦图像。然后,将传统Canny算法中的高斯滤波器替换为相对总变差模型,从而提取出磁瓦缺陷结构;为了提高边缘检测的精度,增加了梯度方向模板求取图像像素点的梯度幅值和方向,并采用基于图像灰度信息的单阈值提取出图像缺陷边缘,提高了算法的鲁棒性。最后,通过形态学处理对检测出的缺陷边缘图像进行填充,并把干扰边缘去除,便可得到磁瓦的缺陷区域。实验结果表明,所提算法对磁瓦表面缺陷检测的效果较好,检测精度较高,且适用于多种类型的磁瓦表面缺陷。

资源三号卫星CCD影像云处理方法研究

在分析目前较为常用的多种去云方法特点后,选取改进的同态滤波算法进行去云处理,并与同态滤波法进行对比研究,通过定性分析与定量评价两方面比较。结果表明:基于改进同态滤波法对资源三号融合影像去云处理产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了空间纹理细节信息,是一种适合于资源三号影像去云的较好方法。

复杂气象条件下图像去雾霾增强方法

文章主要对复杂气象条件下成像图像去雾霾进行研究,提出了基于改进色彩同态滤波、基于物理模型暗通道快速实时图像去雾霾方法,并将算法应用于静止场景和含运动目标场景,并对比分析了各算法运行和测试效果,经过验证,文中方法能够有效实现雾霾退化图像增强,为后续复杂气象环境下目标检测、识别奠定基础。

非均匀图像亮度补偿的分割方法

为消除非均匀光照对图像分割效果的影响,提出了改进的动态型高斯同态滤波的亮度补偿新方法。将非均匀图像置于HIS色系下,在频域内对其亮度分量进行同态滤波,同时引入改进后的高斯高通滤波传递函数,并保持色调和饱和度不变,得到光照均匀的图像,进而利用Otsu算法对增强后的均匀图像进行分割。实验结果表明,文中所提方法能够使得到补偿后的图像明暗适中、视觉感好,且分割的精度与速度都较为理想。

动态不良天候图像去雾霾增强方法

对动态不良天候成像图像去雾霾方法进行了研究,提出了基于改进色彩同态滤波、基于物理模型暗通道快速实时图像去雾霾方法,将算法应用于静止场景和含运动目标场景,并对比分析了各算法运行和测试效果,经验证,所提出的方法图像增强后全局熵值(7.6083)更小,图像的不确定性低,纹理更清晰,且单帧处理平均耗时12.223 ms,满足实时性运行要求,为后续复杂气象环境下目标检测、识别奠定了基础。