照度不均的皮肤图像分割方法的研究

目的:针对采用普通的图像分割方法对照度不均的皮肤图像分割效果差的情况,提出了一种改进的图像分割方法。方法:首先将图像去背景,将图像划分为若干子块,接着采用OTSU和迭代阈值算法确定每个子图像块的最优阈值,利用此阈值完成对每个子块的分割,最后将子块合并,同时消除图像中噪声的影响。结果:采用改进的方法很好地实现了对照度不均皮肤图像的分割,其分割成功率可达95.5%。结论:在MATLAB平台上,改进方法能有效地实现对照度不均的皮肤表面图像的分割,并且在定性和定量评价中取得了良好的实验效果。

照度不均图像的局部幂函数映射增强算法

提出了一种针对照度不均图像的增强方法,该方法基于图像子区域.根据局部特点,自适应地选取幂函数等映射方法,实现局部图像的直方图重分布,再通过双线性插值消除子块间的非均匀过渡.实验表明,该方法与传统方法比较,具有速度快,所得图像区分度高、背景噪声小的特点.

彩色图像的照度不均图像校正

本文介绍了多尺度Retinex算法在图像照度不均情况下的运用,采用色彩保持参数尽可能还原真实图像,在比较了经典Retinex算法的基础上,笔者介绍结合HSV空间具有单独明度层的特点,并融合多尺度小波变换,一种新色度保持的算法。

一种改进的照度不均图像增强方法

对于照度不均的图像,提出一种改进的照度不均图像同态滤波方法。首先,在对同态滤波研究的基础上,对基于巴特沃斯高通滤波的同态滤波器进行修改,引入巴特沃斯低通滤波,构造巴特沃斯带阻止同态滤波器。在截止频率的选择上,通过计算图像频率分量的幅度谱累加估算的办法来调整估计。最后,用Matlab实验平台对提出的方法进行验证。实验结果表明,该方法能够较好对照度不均图像有很好的照度补偿作用,且增强后的图像的边缘与细节部分更清晰。

海域图像增强方法综述

由于在海域条件下,受到雾气、光线等多种气象因素影响,光电装备获取的图像出现不同程度的退化现象,导致图像的显示质量下降。为了提高图像增强方法在海域环境下应用的有效性,本文针对海域图像海雾及照度不均的特点,分析了4种常用的图像增强算法,包括基于直方图均衡化的图像增强算法、基于暗原色原理的去雾算法、基于Retinex的图像增强算法、基于同态滤波的图像增强算法,并总结了这些算法的特点及其使用场景。上述4种图像增强算法应用于海域环境下图像增强,选择合适的增强算法可以有效提升图像对比度,克服海域图像海雾及照度不均问题。

混合同态滤波的小波分频率雾天图像处理方式

受限于天气和环境等因素,如雾霾天气、灰尘密集区域,摄制图像往往照度不均、对比度较低、图像退化严重且质量较差,这给公安工作带来了挑战。针对这类图像,采用小波分解,并对低频和高频部分分别采用相关算法处理并且重构图像。实验在处理过程中,针对SSR照度跳变部分出现光晕等现象,改进SSR的环绕函数。实验最后对于重构处理的图像与其他算法作比较并采用信息熵,PSNR做图像处理结果的客观评价标准。仿真实验结果表明,本文提出的HWIR算法相比较其他算法适应性强,去雾效果良好,图像对比度、细节信息得到了提升。