基于自适应直方图均衡化的医学图像可逆对比度增强算法

目前,一些可逆数据隐藏算法通常是对图像进行类似直方图均衡化的信息嵌入操作来实现对比度增强。这类方法虽然简单有效,但是缺乏明确的目标函数来指引参数选择,难以优化对比度增强效果,因而容易产生增强不足或过度增强等问题。为了优化可逆信息嵌入后的对比度增强效果,提出了一种基于自适应直方图均衡化并结合对比度增强的医学图像可逆数据隐藏算法。该方法基于预测误差扩展技术来实现可逆数据嵌入,并通过所定义的自适应直方图均衡化目标函数来优化预测残差直方图的修改,确定最优的数据嵌入点,在确保对比度增强的前提下实现低失真的可逆嵌入。实验结果表明,相比同类算法,所提方法在实现可逆嵌入的同时,能够进一步增强图像对比度,辅助提升医学图像中的目标识别效率。

基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法

为了解决HE算法经直方图均衡处理后可能出现的噪声放大,CLAHE算法效率降低而且极其耗时这一问题,提出一种基于反转的限制对比度自适应直方图均衡图像去雾改进算法。雾天图像具有整体偏白色的这一特征,其反转后与低照度图像的特征相类似,对反转后的图像进行改进后的限制对比度自适应直方图均衡亮度增强,再进行反转得到无雾图像。该改进算法不仅解决了噪声放大问题且快速有效。

基于峰值直方图均衡化的车位图像增强

车位增强算法作为自动泊车的重要组成部分,其增强结果直接影响车位线提取效果。基于此,引入了暗通道作为低频分量进行自适应对比度增强,基于多组低对比度车位图像数据,讨论了多种低对比度增强算法的适用性,针对增强算法部分区域产生的车位增强不足与过曝现象导致降低车位线提取的完整性与精度下降的问题,提出峰值直方图均衡化的快速增强算法,结合了PSNR、结构相似性、平均亮度和信息熵等作为客观评价指标,利用了霍夫直线检测统计算法增强结果的车位提取精度,并进行了验证。研究结果表明:本算法能够减少环境信息干扰,保留更多纹理细节,提升全局图像亮度与对比度,其在低照度环境下仍然具有出色的鲁棒性。本算法车位线提取精度超过90%,算法运行时间仅为37.18 ms,能够为低对比度场景下的自动泊车系统提供方法指导。

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。

多尺度自校正双直方图均衡化红外图像增强

针对红外图像增强过程中容易饱和、细节丢失等问题,提出一种参数自设定的双直方图均衡化方法。根据灰度级累积概率密度黄金比例值将原始图像划分为两个独立的子图像。结合原始图像曝光度和子图像灰度级区间信息,对每个子图像的直方图进行多尺度自适应加权校正。基于校正后的直方图,对每个子图像分别作均衡化映射变换,最后合并子图像获得增强图像。在红外图像公开数据集INFRARED100上进行的测试显示,与亮度保持双直方图均衡化(Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization,BBHE)、带平台限制的双直方图均衡化(Bi-histogram Equalization with a Plateau Limit,BHEPL)、基于曝光度的双直方图均衡化(Exposure based Sub-image Histogram Equalization,ESIHE)方法相比,所提方法增强的图像具有合适的平均对比度和更大的平均信息熵,在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似度(Structural Similarity,SSIM)、绝对平均亮度偏差(Absolute Mean Brightness Error,AMBE)指标上平均提升至少17.2%、4.0%、56.2%。实验结果表明,所提方法对不同亮度特征的红外图像都有良好的适应性,可有效增强红外图像对象和背景之间的对比度,在噪声抑制、亮度和细节保持等方面优于同类方法。

基于改进的限制对比度自适应直方图的视频快速去雾算法

针对雾天视频图像对比度低、可视性急剧下降的特点,提出一种改进的限制对比度自适应直方图均衡化的视频实时去雾方法。将图像从RGB空间变换到HIS空间,根据模块之间的相似性进行自适应更新,提高图像中心的像素值权重。使用预定义的阈值裁剪直方图,限制噪声的放大和局部对比度的过增强,确保对视频图像处理的快速性。与传统方法进行比较,多组实验结果表明,该方法在信息熵、平均梯度、方差等指标上具有明显的优越性,可以有效去除朦胧,增强雾天图像的层次感;计算复杂度低,可以满足实时性应用的要求。

范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法研究（英文）

针对目前直方图均衡算法难以实现,且易造成亮度饱和等问题,本文提出了一种范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法。首先,对输入图像进行适当平滑,从而获得它的直方图峰值点个数(N+1)。然后,对Otsu算法进行N阈值扩展,并通过这种方法获得图像的N个分割阈值,从而按照此阈值对图像进行分割。为了能够最大程度地保持输入图像的亮度,利用输入图像和输出图像的均值亮度最小误差(AMBE)准则,重新计算了图像的均衡范围。最后,利用新的均衡范围分别对每一个子图像进行均衡。实验表明,使用本算法处理Lena图的绝对均值亮度误差为0.416 4,明显优于使用RLBHE算法的0.629 5。本算法能够获得更清晰的图像细节,同时图像的整体亮度保持的也较好。

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化(HE)及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法(POSHE)不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。

基于对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像增强

采用对比度受限自适应直方图均衡对乳腺图像进行增强,有效地增强了乳腺图像中的细节,如钙化点、乳导管等组织;并通过对算法中相关参数研究,得到应用于乳腺图像增强的参数优选值,以求获得较好的增强效果,为医师分析影像提供方便。通过与灰度直方图均衡的结果进行比较得出:对比度受限自适应直方图均衡为乳腺数字图像增强的有效方法,在计算机辅助乳腺诊断方面有较高应用价值。

基于对比度受限直方图均衡法的牛羊眼部图像增强方法

针对牛羊眼部纹理信息提取前需要对牛羊眼部图像进行增强处理的问题,采用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理。该算法首先将原始图像分割成若干个大小相同的子区域,再计算截取值对每个子区域的直方图进行截取,并将截取下的像素均匀分配到每个灰度级,得到限定对比度直方图,根据限定对比度直方图对原图进行灰度双线性插值生成增强图像。实验结果表明,使用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理,增强后的图像具有更高的图像细节和层次感,同时减少了图像的失真,具有较高的理论和实用价值。

局部对比度自适应直方图均衡化图像增强的算法研究

在雾天或者雨天等特殊天气情况下,人们的视野会因为天气因素受到影响,导致观察对象不清晰。一些图像采集系统同样会受到影响,因此,图像的增强研究具有很大应用价值和研究价值。笔者在原有的直方图均衡化的基础上,研究了局部对比度自适应直方图均衡化,改进了原来的整体灰度变化,对感兴趣的局部图像进行均衡化处理。对比不同的算法,可以看到局部对比度自适应直方图均衡化算法在雾天图像增强处理之处有很好的效果。

基于对比度受限直方图均衡化的夜间接触网支柱号牌识别方法研究

在接触网停电检修作业挂接地线中,挂接地线位置由作业票上的支柱号确定,因此,研究接触网支柱号牌的识别对挂接地线的自动化监测具有重要意义。为此,提出一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(Contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)的支柱号识别方法。利用对比度受限自适应直方图均衡化和中值滤波预处理图像,用最小区域法和形态学变换提取号牌区域,再用连通域和模板匹配识别号牌上的支柱号字符,并在识别过程中考虑支柱号的分布规律,验证支柱号的识别结果。利用Halcon和C#联合开发的识别软件平台进行试验,对比CLAHE和直方图均衡化(Histogram equalization,HE)的均方差和峰值信噪比,结果表明这种方法大大提高了支柱号识别的准确率。

基于插值和对比度受限算法的局部直方图均衡

局部直方图均衡方法是目前最为普遍有效的图像增强方法,但其不可避免的会带来块效应以及过度增强的效果.而传统的消除块效应方法一般耗时巨大或者效果不佳,针对这种情况,本文提出使用子块不重叠线性/双线性插值算法来消除块效应,并提出使用对比度受限直方图算法来抑制过度增强.本文详细阐述了插值法和对比度受限算法的具体过程;并进行Matlab仿真实验,通过对比分析各种均衡算法的结果和运行时间,证明本文所提出的基于插值和对比度受限算法的局部直方图均衡方法在图像增强的精度和速度方面确实有效可行.

线性变换与局部均衡融合的红外图像增强

为了改善红外图像的效果,提升对比度和清晰度,丰富边缘细节信息,提出了融合线性变换和局部均衡的红外图像增强方法。利用图像的像素值分布,对像素值进行自适应的分段线性变换,并用局部的直方图均衡增强图像;分别计算两张增强图像的权重图。对比度权重、显著性权重和亮度分布权重;以拉普拉斯金字塔和高斯金字塔的方式,分别对增强图像和权重图进行分解,将分解的图像与权重图进行多尺度线性融合,获得效果理想的增强图像。结果表明,相对于现有方法,本文中提出的方法增强图像的视觉效果更清晰,信息熵、平均梯度和变异系数分别比现有方法高出9.03%、23.87%和9.97%以上。该研究可更有效地提高红外图像增强的性能。

基于限定对比度直方图均衡的超声测井图像增强方法

针对超声测井图像对比度低、细节模糊的问题,借鉴一种限定对比度直方图均衡算法应用于超声测井图像增强。通过仿真调整算法中的分割子块数目和剪切系数,得到适用于测井图像增强的参数值,利用主观视觉和客观参数对实验结果进行了评价。实验结果表明,该算法对超声测井图像质量的改善有较好的效果,能够实现突出局部细节,限制平坦区域过度增强的目的,对进一步提高声成像测井资料解释精度具有重要的意义。

对比度受限自适应直方图均衡算法在鼻咽癌放疗摆位中的应用

目的探讨对比度受限自适应直方图均衡算法在鼻咽癌放疗摆位中的应用。方法利用单曝光定位照相技术,应用对比度受限自适应直方图均衡算法对射野图像进行增强,把增强后的图像与计划系统中的DRR图像进行比较。结果对比度受限自适应直方图均衡算法可以有效地提高射野图像的分辨率和对比度,可以清楚地分辨出主要的骨性标志。在摆位质量控制中可以检验出射野图像与DRR图像的射野中心的位移变化。结论单曝光定位照相技术结合对比度受限自适应直方图均衡算法可以减少鼻咽癌放疗摆位误差,确保放射治疗计划准确的实施。

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。

基于局部对比度的局部直方图均衡算法

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法。首先,将图像分为若干子块,计算每个子块的对比度,根据子块的对比度确定局部点的密度,进而确定子块的个数,然后采用保持亮度的双直方图均衡算法对这些子图进行增强,最后融合各个子图得到最终增强的结果。实验测试结果表明,本算法能够保持均值亮度,提高处理速度,在减少过增强的基础上,增强局部细节,增强后的图像具有良好的视觉效果。

基于L_0梯度最小化滤波和对比度受限直方图均衡的色调映射算法

提出了一种基于梯度最小化滤波和对比度受限直方图均衡的色调映射算法。首先通过Reinhard全局压缩将图像映射到一个特定的范围,然后运用梯度最小化滤波将图像分为基础层和细节层,对基础层利用基于比例分配的对比度受限直方图均衡化算法以提高其对比度,最终将细节层和基础层合成,并利用原有颜色信息对图像进行Gamma校正。实验结果表明,本文所提算法在主观和客观实验中都取得了较好的效果,相较于经典算法,图像细节保真度好,层次丰富,较完整了保留了场景信息。

保持图像亮度的局部直方图均衡算法

现有的局部直方图均衡算法用于图像的对比度增强时,输出图像的亮度与输入图像无关.由于图像增强的很多实际应用需要保持原始图像的亮度,为此提出一种新的局部直方图均衡算法.以子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础,改进其对子块图像的均衡方式:根据亮度均值对子块图像进行递归分解,得到一系列不同灰度范围的子图像,然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均衡,最后合并这些子图像的均衡结果.实验结果表明,这种局部直方图均衡新算法既能充分增强图像局部细节,又能保持输入图像的亮度,且亮度的保持程度可由用户进行控制.本文算法使所增强的图像具有更加自然的视觉效果,能更好地满足消费类电子工业对图像对比度增强的应用要求.