基于模糊逻辑的雾天降质图像对比度增强算法

提出一种新颖的雾天降质图像增强算法。该算法通过对降质图像进行规范化预处理,降低不同雾况对灰度级分布范围的影响,并对规范化后的图像,根据大气散射对对比度衰减的影响规律,在模糊域内实现对比度增强处理。实验结果表明,该算法可以有效提高雾天降质图像的对比度,视觉效果改善明显。

一种改进的处理雾天降质图像的增强算法

子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)用于雾天图像增强时,因为输出的图像亮度不可调整,致使有的图像处理后整体偏暗,部分细节不够清晰,为此,该文以POSHE为基础,利用抛物线直方图均衡化方法,实现雾天图像增强.实验表明该方法在对雾天降质图像处理时,可以达到局部细节清晰化和全局对比度增强的效果,并且亮度可方便调整.

基于光学深度估计的雾天降质图像清晰化复原

研究雾天图像质量优化问题,雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩都发生不同程度的降质,严重影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。为提高雾天的图像清晰度,根据大气散射模型和雾天图像的对比度衰减同场景点深度成指数规律的先验知识,提出了一种场景光学深度的估计方法,应用于雾天降质图像的清晰化复原。采用建立了两组联系大气散射系数与场景点深度的关系式,并计算出场景各点光学深度的估计值。同时结合了两幅差异雾况天气下同场景图像的灰度信息以及局部对比度信息,可以更好地提高对场景深度信息估计的可靠性。结果表明,方法获得的场景可以实现雾天降质图像对比度的有效改善,获得满意的视觉效果。

一种改进的雾天降质图像的清晰化算法

为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.

基于混合对比度增强的户外图像去雾方法

雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩降质严重,影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。针对雾天图像灰度动态范围较窄、对比度差的问题,为提高视觉精确性,提出一种基于混合对比度增强的户外降质图像去雾方法。在分析雾天图像特征的基础上,给出了一种全局去雾模型,然后基于遗传算法的全局搜索优势,对图像进行全局优化去雾处理。根据雾天图像降质与深度密切相关的先验知识,研究了一种模糊邻域对比度增强方法,进一步实现局部细节的增强处理,并进行仿真。结果表明,提出的混合去雾方法实现简单,能够有效增强雾天降质图像的全局对比度和细节结构,较好地改善视觉效果。

一种有雾图像低对比度增强的方法

为了提高有雾图像的能见度,提出一种雾天降质图像清晰化方法。该方法根据图像的灰度分布特性,将高灰度区域的像素映射到模糊域处理以便得到天空区域的灰度值分布范围,将天空区域和景物部分区分开,以便增强景物细节信息和避免天空噪声的影响。利用移动模板对各局部区域进行子块重叠双直方图均衡化实现清晰化处理,从而克服直方图均衡化时模板内景物不同深度退化差异的情况。实验结果表明,该方法能有效地改善雾天时图像的退化现象和提高图像的清晰度。

基于模糊逻辑增强有雾图像对比度的方法

为了提高有雾图像的能见度,提出一种基于模糊逻辑增强雾天降质图像对比度的方法。该方法将整个有雾降质图像从灰度平面映射到模糊特征平面上,然后再利用模糊熵求出图像像素的灰度空间变化率,通过选取合适的阈值将图像像素点分成两大类,并在模糊特征增强变换时对它们实现不同的增强操作处理。实验结果表明:该方法能有效地改善雾天时图像的退化现象和提高图像的清晰度。

改进的多尺度Retinex算法及其应用

在经典的多尺度Retinex算法中对Retinex输出采用一个常数增益,使图像在平滑区域和高对比度边缘出现过增强,导致噪声放大和边缘晕环。针对该问题,提出改进MSR算法,对Retinex输出采用自适应空间变化增益,平滑区域和高对比度边缘增益小,细节区域增益大,并且小尺度Retinex输出不同区域增益差大,而大尺度Retinex输出不同区域增益差小,从而使图像细节更清晰,同时场景轮廓和颜色呈现更自然。将该算法用于受到严重退化的雾天图像,能取得较好的图像去雾效果。

一种针对移动模板的景物影像清晰化方法的实现与改进

利用前人提出的一种雾天图像清晰化算法能得到较清晰的雾天降质图像.该算法也不可避免地存在着一定的缺陷,如处理图像所需要的时间过长,处理后的图片会出现增强过度等情况.基于上述不足之处,本文主要研究的是在此基础上给出具有针对性的解决方案.首先,在具体操作的过程中,我们需要将这两大进程——对天空部分的判断和移动模板直方图的均衡化相分离,要把天空部分率先分离出来,必须要保证模板内已经没有属于天空部分的点,这样之后才能执行直方图均衡化这一操作.其次,我们将移动模板的步长拉大.为了验证算法改进的有效性,我们在MATLAB平台上做了大量的实验,根据实验结果可以看出,改进算法不仅使图片的清晰化程度提高了,而且处理图像花费的时间也略有减少.

一种基于修正直方图的图像增强算法

针对雾天降质图像对比度低的问题,提出了一种基于修正直方图的图像增强算法。统计图像的直方图时,每个像素分为两部分,一部分累加到当前像素灰度级,剩余部分按灰度级平均分配,实现直方图的修正,然后根据修正直方图产生灰度映射函数,由于每个像素只有一部分累加到当前灰度级,这样可以避免局部图像的过度增强。实验表明,该算法比经典的直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法有更好的增强效果。