基于变异系数反馈调整的自适应双平台直方图均衡化

针对传统直方图均衡算法存在过增强、图像细节表现不稳定等现象,提出了一种基于变异系数反馈调整控制的自适应双平台直方图均衡化算法。该算法在反馈控制原理的基础上,引入了一个直方图归一化变异系数作为反馈参数,用来不断修正平台阈值与期望值之间的偏差,从而自适应地获得最优双平台阈值。定性定量实验结果表明,本文所提出的红外图像均衡化算法在不同场景的增强效果中表现良好且稳定。

基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法 该算法通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行增强处理,克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点,同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法,便于实时实现 理论分析和仿真结果均表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可较好的抑制背景的增强,突出目标.

改进飞鼠搜索算法的自适应图像增强

为了实现灰度图像增强最佳参数的自动寻优,提出一种改进飞鼠搜索算法的自适应图像增强方法.在普通树上的飞鼠位置更新中引入双向搜索策略,提高获得最好解的可能性;利用螺旋觅食策略更新位于橡子树上的飞鼠位置,提升算法的收敛速度和搜索精度.在CEC 2017测试集上,将所提算法BCSSA与蝙蝠算法、鲸鱼优化算法、基本的SSA和2种改进的SSA进行对比分析,结果表明, BCSSA具有更高的稳定性和更快的收敛速度.最后,将所提出的BCSSA应用于灰度图像增强,与经典的直方图均衡化方法和SSA进行了4种评价指标的性能比较,证明了BCSSA的优越性.

基于FPGA的实时图像预处理技术在汽车夜视系统中的应用

针对红外图像的特点,提出了汽车夜视系统中图像增强的预处理方案。给出了基于FPGA的视频格式转换、快速中值滤波、自适应平台直方图双向均衡化的原理、实现方法及仿真结果。仿真结果表明本方案较好地满足了图像处理效果和处理速度的要求。

场景自适应的红外图像动态范围压缩算法

经典的红外图像动态范围压缩算法存在低动态范围时增强噪声,高动态范围时压低背景亮度以及由此带来的视频闪烁等问题,其场景适应性较差。提出了一种场景自适应的红外图像动态范围压缩算法。首先统计原始图像的最小值、均值和最大值,然后计算一套自适应参数集,最后使用自适应参数分别对均值两侧的像素按照特定的规则进行灰度映射,得到结果图像。实验结果表明,当原始图像的动态范围产生剧烈变化时,使用所设计的算法对经典的动态范围压缩算法改造后,能得到观感舒适层次分明的红外图像,较原始算法具有较大的效果提升。