多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.

减少光照影响的自适应Gamma矫正方法

在图像处理中,图像质量往往受到光照的严重影响,这给有效利用图像底层信息造成了很大的困难.为了有效弱化光照影响,本文提出了一个自适应的Gamma矫正方法.首先,我们把图像的像素值区间转换到角度值区间;然后,建立了Gamma值区间与角度值区间的非线性映射关系;最后,利用非线性Gamma矫正方法解决了Gamma值与像素值之间的对应关系.实验证明本文提出的Gamma矫正方法能有效改善图像中的光照条件,提高图像质量.

相位偏移gamma矫正方法的结构光三维视觉测量技术

为补偿结构光三维测量过程中的非线性gamma误差,提出基于相位偏移的gamma误差矫正算法,对三维结构光视觉测量与重构技术进行了研究.首先,对结构光测量的基本原理和基于正弦条纹光栅的结构光测量方法做了介绍;其次研究了基于相位偏移方法的gamma矫正方法,通过实验对矫正方法的有效性进行了验证;最后通过三维重构实验得到被测量的物体矫正前后的三维重构图像,并且对其进行分析对比.实验结果表明,设计的矫正算法有效降低了三维测量中gamma畸变造成的相位误差的均方根值,提高了测量精度,具有实用价值.

图像处理中改进的Gamma矫正方法

在计算机视觉中,光照始终是影响图像质量的重要因素,也是目前尚未有效解决的难题之一。为了有效弱化光照对图像质量的影响,可利用非线性函数叠加的方法构造一个合理的Gamma值变化曲线,使Gamma矫正方法充分适应图像中光照变化的实际情况,能有效防止Gamma矫正可能产生的图像失真。实验证明,此方法在改善图像光照条件,提高图像质量方面具有良好的性能。

光照处理中改进的Gamma矫正方法

在图像处理中,光照始终是影响图像质量的重要因素。为了有效弱化光照对图像质量的影响,利用非线性函数叠加的方法构造了一个合理的Gamma值变化曲线,使Gamma矫正方法充分适应了图像中光照变化的实际情况,并有效防止了Gamma矫正可能产生的图像失真。实验证明该方法在改善图像光照条件、提高图像质量方面具有良好的性能。

基于图像不同亮度区域特征的Gamma矫正方法

在图像处理领域中,图像亮度不均会大大降低图像分割的正确性。为了有效弱化图像亮度不均对图像分割带来的影响,对处理图像亮度不均具有优势的Gamma矫正方法及各种改进方法进行了对比分析。针对现有Gamma矫正方法对图像高光区矫正效果的不佳,文中提出了类余切Gamma矫正函数和椭圆非线性矫正模型。实验结果表明,按图像像素值对图像分区,该方法不仅保持了现有Gamma矫正方法对阴影区和过渡区亮度处理的效果,而且缩小了图像高光区的像素取值范围,提高了对图像高光区矫正的效果,有效降低了整幅图像亮度的比例,在一定程度上使图像亮度分布更加均匀。同时,该方法具有较好的普适性,在处理其他亮度比例较大的图像时,该方法可以较好地均衡图像亮度的分布,在某些特殊场景下会大大提高图像分割的正确性和准确率。

一种基于视觉的反Gamma矫正方法

平板显示器件在灰度实现方式上与CRT存在较大差异.本文研究了SMPDP的发光特性和Gamma特性,提出了一种新的针对于SMPDP的反Gamma矫正方法,此方法综合考虑了SMPDP发光特性、环境光以及人眼视觉系统的影响,并在此基础上进行了优化.为了进一步提高SMPDP的视频图像质量,人眼系统对于亮度的阈值也被考虑到此方法中.此方法在SMPDP视频驱动电路中利用LUT作评估,实验结果表明本文提出的方法相对于传统方法能更好地提高视频图像质量.由于易于实现、精确度高,此方法也可用于其它的平板显示器件.

基于改进的自适应gamma矫正的图像对比度提升算法

针对现有图像对比度增强算法无法适用于图像全场景的问题,提出了一种基于改进的自适应gamma矫正图像对比度提升算法。该算法通过分析图像曝光程度并计算整体亮度特征信息,对不同的图像以不同场景、不同明暗程度动态调节感兴趣区域,通过改进的自适应gamma矫正实现图像对比度的提升、曝光正常部分的显示效果改善以及局部较暗区域的细节复原与增强,从而改善图像的视觉效果。实验结果表明,该算法有利于提升图像对比度,能够增强细节让图像具有更多可视内容,实现暗态画面改善和高亮画面保持,使得图像显示更清晰、更自然。

基于Gamma矫正与LOG算法融合的锂电池极片缺陷检测方法

针对锂电池极片在生产过程中缺陷检测效率低、漏检率高的问题,提出了一种基于Gamma矫正与LOG算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先利用ROI提取和阈值二值化对缺陷图像进行预处理,然后采用对比度调整和Gamma矫正增强缺陷特征,再利用LOG算法分割缺陷区域,最后通过形态学中的先闭后开方法和Sobel算子实现缺陷检测。实验结果表明本文方法可以对锂电池极片压痕、破损、漏金属、气泡、黑斑等多种缺陷进行较为精确地检测,对实现锂电池极片缺陷的自动化检测具有重要意义。

照度不均匀图像的自动Gamma灰度校正

照度不均匀图片分辨率较差,许多信息被掩盖,为了较好地去除光照影响,真实再现原场景,本文提出了一种改进的Gamma非线性灰度矫正函数,实现了对不同像素进行不同程度的灰度修正,另外,本文分析了所提出函数的参数对校正结果的影响,根据像素的分布自动地确定函数参数值,实现了照度不均匀图像的自动灰度修正。实验证明该方法与其他方法相比具有较好的校正效果。

基于改进多尺度Retinex图像增强和支持向量机的苹果表面缺陷检测

目的采用改进多尺度Retinex(multi-scale Retinex,MSR)图像增强技术和支持向量机(support vector machine,SVM)分类技术实现苹果表面缺陷检测。方法利用MSR图像增强方法消除苹果样本图像中的光照不均匀现象和表面颜色复杂的干扰。对图像增强结果进行自适应Gamma矫正以提高光晕区域对比度,并采用基于局部灰度的多阈值比较分割方法消除光晕现象干扰并得到初步缺陷分割结果。在此基础上,提取苹果梗萼与疤痕的颜色特征,引入SVM对梗萼和疤痕进行分类,并对梗萼进行剔除,仅保留疤痕作为最终缺陷检测结果。结果将本研究的方法部署到嵌入式设备OpenMV4H7Plus中并经实验证明,梗萼识别准确率达到93.8%,疤痕检测准确率达到92.8%。结论利用改进MSR图像增强技术和SVM分类技术可以在光照不均匀和颜色信息复杂的苹果表面实现疤痕的有效检测。

基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

针对铁路人脸识别闸机使用中影响人脸识别准确率的光照和模糊问题,文章提出一种人脸光照自适应调节算法,以提升非理想光照条件下的人脸识别准确率;设计了模糊识别模块,以挑选清晰的人脸图像,提升旅客移动场景的人脸识别准确率。在自建数据集中进行算法实验,实验结果表明,采用文章设计的算法,人脸识别准确率达到97.21%,能够满足实际应用的需求,具有推广价值。

一种新型的基于内容的图像识别与过滤方法

实现了一种新型的网络敏感图像过滤系统。在此系统中,浏览模块和图像过滤模块协调通信、相互交换数据信息,可实时过滤网页中的敏感信息。在图像过滤模块中,通过肤色滤波器来获取图像中的肤色信息,并引入非线性Gamma矫正方法以弱化光照影响。接下来采用图像区域分割、块区域生长、点与区域的投票机制获取图像中的感兴趣区域,然后在这些区域内勾画出躯干的轮廓并获取局部信息。实验结果表明我们的算法能够实时准确地过滤网页中的敏感图像。

图像光照补偿方法的研究

为了有效弱化光照对图像内容的影响,对现有的Gamma矫正方法进行了分析。并在计算复杂度不变的情况下,对原来的非线性函数进行了改进,构造了更合理的Gamma矫正曲线,使Gamma矫正方法的性能得到提高。针对彩色图像中的光照补偿问题,比较了基于不同彩色模型的处理方法。实验结果表明,本方法在弱化光照影响、提高图像质量方面具有良好的性能。

基于肤色模型的三维人脸重建

针对三维人脸重建时侧面角度的纹理缺失问题,提出了一种基于肤色模型的三维人脸重建方法.该方法利用改进的ASM方法自动提取特征点,通过平面投影和线性组合获取照片对应的深度三维几何信息,将TPS算法变形得到特定三维人脸模型;将RGB空间与YUV空间和YIQ空间进行转换以判定肤色点,通过Gamma矫正侧面角度特征点使其有效落在肤色区域内;最后依据矫正后的肤色点进行纹理映射.实验证明,该方法只用单幅非绝对正面照片即可实现较高真实感的三维人脸重建,并可有效改善侧面纹理缺失的情况.

自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法

针对管道检测过程中图像采集光照不均匀、缺陷边缘提取不准确的问题,提出一种基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法。首先设计单尺度Retinex自适应图像增强算法,利用引导滤波对图像进行照度分量估计,经自适应Gamma矫正得到光照均衡图像,实现自适应图像增强;再对传统Canny边缘检测方法进行改进,采用双边滤波平滑图像,通过迭代阈值法进行缺陷图像分割,根据边缘像素相似性进行连接,实现缺陷轮廓的有效提取。搭建基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测系统,利用履带式小车搭载云台摄像机,对管道内壁缺陷进行全方位视觉检测。实验结果表明,本文的检测方法可自适应矫正图像亮度,图像亮度不均匀明显改善,相比次优算法,图像信息熵提升2.4%,图像平均梯度提升2.3%,峰值信噪比提升4.4%,可有效提取出管道缺陷边缘,缺陷识别准确率达到97%。

高分辨液晶投影显示的驱动电路设计

介绍了一种采用CXA3512R驱动芯片、CXD3500R时钟发生芯片、CXA3106Q锁相环和CXA2111R信号处理芯片设计的LCX029CNT TFT-LCD新型高分辨(XGA)液晶显示的驱动电路,给出了硬件电路设计方法和I2C总线编程控制方法,并分析了视频信号的GAMMA矫正过程和作用。说明了GAMMA矫正在液晶投影显示中的作用。

改进Retinex的低光照图像增强

针对低光照条件下拍摄的图像受可见光低和噪声的影响,不仅降低图像在视觉上的美感而且会造成重要信息丢失的问题。本文提出结合平滑聚类和改进Retinex算法的估计照明图的低光照图像增强方法。使用平滑聚类将图像分离为细节层和基础层;利用max-RGB找到各通道最大值用于估计每个像素的照度,构建初始照明图,根据局部一致性和交替方向最小化技术优化照明图;自适应Gamma矫正对优化后的照明图进行非线性重标形成最终光照图;根据最终光照图增强输入图像,将增强后图像与细节层进行融合,获得清晰且细节更为丰富的图像;通过与LE,GC,HE,SSR,MSR,MSRCR,MSRCP算法相比,在图像HightB上,边缘强度最高达到1.00e+02,平均梯度最高达到10.5206,空间频率最高达到52.0508,图像清晰度最高达到14.6562,在主观评价和客观评价均优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法具有良好的清晰度,更好的保留边缘和细节纹理,使用本文算法增强后的图片质量更高,细节更加丰富。

基于AM5728的自适应图像增强算法的研究与实现

随着工业生产和半导体技术的快速发展,基于嵌入式平台的数字图像处理在工业检测上的应用越来越广泛。但是工业生产中的恶劣环境往往给机器视觉检测带来一定的困扰。为了提高工业检测的准确率,基于Gamma校正理论提出了一种改进的自适应图像增强算法,并在嵌入式平台AM5728实现该算法。首先基于光照-反射模型理论,采用引导滤波算法估计原始图像的光照信息,然后结合图像的光照信息和图像自身亮度信息构造出一种改进的Gamma矫正函数,能够实现对不同光照条件下采集到的图像进行自适应增强处理。并且考虑到嵌入式平台在工业检测中的功耗低、速度快等优势,将该算法成功移植到一款ARM+DSP多核异构的嵌入式平台AM5728上,通过多核并行处理提升了算法的效率。实验结果表明在AM5728上实现该算法能够快速有效地增强图像的质量。

水下图像光照补偿预处理方法研究

光照条件的变化、光照不均匀以及水体对不同波长光的散射,会影响水下图像的质量,进而影响对水下图像的分析、识别等。为了获得清晰的水下图像用于水下资源勘测等领域,通常要对图像进行光照补偿预处理。依托西北工业大学高峰体验计划,对光照补偿的Gamma算法及其非线性改进算法进行了分析,实现对不同光照情况矫正的自适应;在水下散射和光照的特殊环境下分析了Retinex算法,补偿水下图像蓝色色调的影响和光照条件的影响。通过两种方法的结合达到较好的水下图像光照补偿的预处理效果。