基于小波分解和饱和度估计的水下图像复原

在水下成像时,由于受光线吸收、前向散射和后向散射等因素的影响,从而导致水下图像出现严重退化的现象.针对这些问题,提出了一种利用小波分解和饱和度估计透射率的水下图像复原方法.首先基于水下图像的频谱特征,借助小波分解,在最低频子带利用饱和度估计透射率来抑制散射光,在高频子带抑制噪声并进行细节增强.然后利用自动白平衡和饱和度增强的直方图匹配来对水下图像进行增强,从而改善水下图像的颜色偏差和对比度偏差.评估指标NIQE和UCIQE的均值分别为3.2177和0.4895,优于其他算法.实验结果表明:这种方法可以得到颜色更自然,饱和度更均衡的复原图像.

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法

为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题,构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间,作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象,将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明,在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果,一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。

肤色及非肤色饱和度调整的加权处理方法及其VLSI实现

饱和度增强的程度受制于其亮度,因而亮度可以作为饱和度自适应的因子。肤色若使用基于亮度的自适应色彩饱和度增强算法,则由于其饱和度增强效果过于明显而显得不自然。所以进一步识别肤色,需要对肤色采取另外的调整算法。为便于VLSI实现,对基于亮度的自适应色彩饱和度增强算法及肤色调整算法进行了改进并加以整合,并采取了权重插值的方法来减弱肤色及非肤色区域分别采用各自的算法进行调整所带来的图像不连续问题。实验证明,采用该算法能取得更好的视觉效果,并易于VLSI实现。

基于FPGA的彩色图像增强系统

提高显示器的视觉效果,提出增强比度扩展和色饱和度两种算法,来对彩色图像进行增强处理,为满足视频信号的实时性要求,应用FPGA构造高速图像处理系统。实验结果表明,本方法能提高图像的层次感,增强色彩饱和度,达到显著提升视觉感受的效果。

基于多独立通道自适应性图像对比度增强算法

针对彩色图像对比度增强处理中存在的"伪彩色"和灰度趋向性现象,提出了一种基于多独立通道自适应性彩色图像对比度增强算法。该算法将图像由RGB色彩空间转为HSI色彩空间,在色调恒不变的基础上选取饱和度自适应因子对灰度通道进行相关增强,同时选择灰度自适应因子对饱和度进行增强,该增强算法建立起了饱和度和灰度增强的相关性,提升了图像视觉效果,能够很好地应用在彩色图像对比度增强的图像处理中。

快速自适应图像颜色恒常性增强方法

针对现有颜色恒常性增强方法大多在进行色彩空间转换时计算量较大的问题,在分析颜色恒常性理论的基础上,遵循保持色调不变而合理改变饱和度的原则,提出一种快速自适应图像颜色恒常性增强方法。对RGB空间中进行饱和度增强的原理进行分析,提出无需HSV色彩空间变换,直接在RGB空间中进行增强的颜色恒常性增强方法,对方法中的参数进行自适应计算,得到增强图像。利用实际拍摄的图像进行实验,视觉和定量评价结果表明,与现有增强方法相比,该算法在保持亮度、清晰度和色调等信息基本不变的同时,能合理地改变饱和度分量,保持良好的颜色恒常性和丰富的细节信息,取得较好的可视效果;由于无需色彩空间变换,该方法能够取得更快的计算速度。