直方图均衡

摘要： 针对智能驾驶视觉感知领域中去雾算法处理时间过长的问题,提出了一种基于大气散射模型的视频图像快速去雾算法。在暗通道先验去雾的基础上,计算大气光值的自适应参数,提高去雾速度,并优化设计去雾系数,获取半去雾图像,将单幅图像去雾应用到视频实时去雾中;进一步利用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法抑制去雾残余噪声,增强图像道路交通特征。验证结果表明:提出的算法有效提高了图像质量,且视频去雾速度较传统算法大幅提升;图像边缘强度提升近2倍,极大提高了道路能见度。

摘要： 针对室外光照条件易变场景下,传统回环检测算法容易产生感知变异,进而导致回环召回率降低的问题,结合可在线删增视觉词的词袋模型,提出了一种适用于光照易变场景的回环检测方法。首先提出一种基于信息熵的图像曝光检测算法,然后利用基于曝光区域的自适应直方图均衡化对图像进行预处理,使图像整体恢复更多细节,从而提高算法在复杂环境下的鲁棒性。经实验验证,该方法能在光照易变场景下稳定运行,在New College室外场景数据集测试中,算法满足实时性的同时召回率比iBoW-LCD提高8.6%。

摘要： 低照度图像增强作为图像处理领域的一个重要分支,其目的是为了提高输入图像的亮度、对比度,同时抑制图像中的噪声,增强细节区域,以提升图像整体的视觉效果。针对低照度图像增强问题,梳理了代表性方法,从基于域处理、基于Retinex理论、基于图像去雾算法和基于深度学习等4种类型,详细介绍了各类算法的基本原理及步骤流程,并对各算法的实际增强效果进行了评价。据此,分析指出了目前低照度图像增强的瓶颈问题。最后,结合各种算法的特点,对低照度图像增强算法未来的发展趋势进行了总结和展望。

摘要： 红外原始图像对比度低,动态范围高,而且不同场景信号动态范围不一样,为了得到更好的图像效果,需要对红外图像原始数据进行灰度变换。本文针对全局直方图均衡增强算法的不足,提出了一种基于区域分割的直方图均衡增强方法。通过将图像分割成多个区域,每个区域分别做直方图均衡,然后通过线性插值对图像做像素重构,有效地改善了红外热成像系统的图像质量,对比度和图像细节信息得到很大的增强。该算法易于在FPGA中实现,且取得了较好的效果。

摘要： 现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵(IE),熵增强(EME)和平均梯度(AG)3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。

摘要： 在高分辨率卫星遥感影像配准中,由于数据量的迅猛增长以及分辨率的提升,使配准精度逐渐下降,配置工作越堆越多。为此,文中设计一种基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法。对高分辨率卫星遥感影像数据实施云层二值化、灰度拉伸这两种预处理。云层二值化的处理主要通过OSTU算法实现,灰度拉伸处理使用的方法是直方图均衡。基于影像特征点,通过SURF算法实施高分辨率卫星遥感影像的特征点提取。通过提取的特征点在遥感影像上构建多个小面元区域,利用小面元微分纠正的方式对2幅影像实施精确配准。为实验配置硬件环境与软件环境,使用2种影像数据测试设计方法的配准性能。测试结果表明:所设计方法对于白天非雪天拍摄的图像与白天雪天拍摄的图像的配准精度都很高,二者差异较小;对于相同场景、不同传感器拍摄的影像以及不同场景、同一传感器拍摄的影像,设计方法的配准精度均较高。说明设计方法能够克服不同因素的影响,实现较为精准的自动配准。

摘要： 为提升排球运动员的战术水平,提出基于蜂群算法的排球正面扣球轨迹快速跟踪方法。构建排球正面扣球图像信息采集模型,获取排球正面扣球彩色图像,将其转换为灰度图像后,采用直方图均衡法实现灰度图像增强处理;通过建立增强处理后正面扣球图像边缘轮廓检测模型,提取正面扣球动作发生时排球边缘轮廓信息,选择相邻帧图像,对排球边缘轮廓实施角点检测,采用人工蜂群算法优化排球运动轮廓角点,实现排球正面扣球轨迹快速跟踪。实验结果表明:该方法可完整采集正面扣球图像,直方图增强后正面扣球图像信噪比最高,提取排球边缘轮廓特征完整,排球正面扣球轨迹跟踪精度高。

摘要： 随着短视频的迅速发展,越来越多用户开始拍摄和创作短视频,但是由于部分用户缺乏专业拍摄技能,导致拍摄的画面经常出现曝光过度或不足问题,因此曝光校正(Exposure Correction)方法可以帮助用户调整视频的亮度和对比度,达到较好的曝光水平。本文对已有的视频曝光校正解决方案和不同类型的图像曝光校正算法进行了详细梳理,并对它们的曝光校正效果进行对比,最后分析这些解决方案和算法对短视频进行曝光校正的适用性。

摘要： 针对模糊增强不能改善图像的对比度和直方图均衡增强存在过度增强、图像细节信息丢失的缺陷,提出了基于直觉模糊集和直方图均衡的图像增强算法.由于待增强图像包含大量的不确定性信息,给出了一种新的直觉模糊增强图像的算法,该方法通过合成像素的直觉模糊隶属度和非隶属度的方式来实现,能够显著增强图像的细节信息,但不能改善图像对比度.因此,将直觉模糊增强和直方图均衡进行融合,以直觉模糊增强为主,同时抑制直方图均衡的不足,既增强了图像的细节信息,又改善了图像的对比度.最后,通过典型的图像增强实例验证了算法的有效性和可靠性.

摘要： 针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法.利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换.细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像.仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.

摘要： FPGA具有实时并行处理海量数据的能力，本文基于FPGA器件提出了图像的直方图均衡化电路的设计方案，并给出了具体实现步骤。与纯DSP电路相比，FPGA器件本身的高速性能，使直方图均衡运算速度有了大幅度的提高，满足了实时图像处理的需要。

摘要： 井下矿灯照明条件下成像的图像低灰度层像素密集分布，采用常规直方图均衡算法进行图像增强具有极大局限性。通过分析直方图均衡理论和直方图规定理论在对灰度分布快速地从低灰度上升到高灰度图像处理过程中存在的理论缺陷，根据直方图规定思想，提出一种高效、快速的直方图均衡改进算法。该算法首先对直方图进行判别，确定是否进行对数变换预处理；如是，对直方图进行对数变换预处理，使图像低灰度层像素在一个较大范围内映射，扩展图像动态范围；最后进行直方图均衡处理。实验证明，该算法可以极大地扩展输入输出灰度级变换函数，明显地改善井下矿灯照明条件成像图像；对数变换预处理算法通过查表实现运算，具有较高的运算效率，特别适合对图像进行实时处理。

摘要： 本文主要介绍一种灰度模糊图像的清晰化处理的方法。直方图均衡化处理图像，能解决灰度过于集中，但是背景噪声得到了加强，而且图像本身的噪声也依然存在，使用加权均值滤波来平滑图像，平滑的同时又使图像有了一定的模糊，最后用Laplacian对图像进行锐化处理，有效地达到图像清晰化处理的目的。对模板做适当的调整可得到理想的图像效果。

摘要： 图像增强技术是图像边沿提取、分割、压缩的基础,论文对直方图均衡化、均值滤波、中值滤波与高斯滤波等几种图像增强去噪算法进行了分析和比较,给出了算法的MATLAB 实现方法。实验结果表明,这些方法能有效改善灰度图象的对比度和动态范围。

摘要： 针对基于物理模型的图像去雾方法采用交互式的不方便性,本文提出了一种基于二色大气散射模型的图像自动化去雾方法。首先利用Hough变换自动检测出消失点,再根据消失点处的像素值分割出天空区域,最后用深度启发法来消除雾对图像的影响.实验中将自动化图像去雾方法与直方图均衡及多尺度Retinex算法进行比较可知,使用本文方法所得到的图像在噪声抑制和图像的色彩保持上都优于其它两种方法。

摘要： 本文借助ORL人脸数据库和PIE人脸数据库设计并进行了大量的实验,以此比较了基于Gabor特征的线性降维算法各模块的不同构成方式间的差异,讨论了光照变化和人脸姿态变化对基于Gabor特征的线性降维算法的影响.实验结果表明:1、对人脸识别来讲,Gabor特征能够比纯灰度信息更好的表示人脸图像特性;2、在训练样本较多时,Gabor+PCA+LDA算法比Gabor+PCA算法性能要好;3、如图像间光照变化不大,在用Gabor特征作为线性降维算法的输入情况下,预处理中采用直方图均衡化对提高识别率并无益处;4、如图像间光照变化很大,预处理中采用直方图均衡化对于提高基于Gabor特征的线性降维人脸识别算法的性能非常重要;5、无论是应用最近中心分类器还是应用最近特征线分类器,采用城区距离都比采用欧几里德距离更利于分类;6、测试图像的背景亮度和训练图像的背景亮度是否一致对基于Gabor+PCA的算法性能影响很大;7、姿态的变化对基于Gabor特征的线性降维算法性能影响很大。

摘要： 图像增强是夜视图像处理的一种重要方法,而直方图均衡是最经典的图像增强算法之一.但将它直接用于夜视图像处理有如下缺点:(1)丢失原始图像的亮度信息;(2)处理过程中有灰度合并现象发生.结合夜视图像的特点,提出了一种保持亮度和克服灰度合并的新算法,即采用不同灰度区间分别均衡,并且采用设定最小灰度间隔和最大拉伸系数的均衡函数的方法,从一定程度上克服了上述缺点。

摘要： 随着焦平面制冷阵列(IRFPA)红外探测器的日益成熟,制冷式热像仪以其城乡质量好,分辨率高等特点在公安、军事、监控等领域有着广泛的应用前景.采用法国SOFRADIR320×240焦平面制冷中波红外探测器,与FPGA、高速DSP和现代图像处理技术相结合构成实时红外成像及处理系统.本文对系统涉及的红外信号处理系统的关键技术和实现方法进行了分析,对实时非均匀性校正、图像滤波、直方图均衡等算法以及在系统设计中应注意的问题进行了详细描述。

摘要： 提出了一种DSP与CPLD实现实时图像增强的解决方案,在此系统平台上使用了一种新的图像增强算法,即直方图均衡加高频提升滤波的混和图像增强算法,并加以实现.实验证明,所设计的实时图像增强系统可以有效的增强图像的细节信息和改善对比度.

摘要： 在地震资料解释中，相干体是用于描述地层的非连续性以寻找断层、裂缝等地质现象的有效工具。然而，规模较小的断层和微裂缝对应的相邻地震道之间的差异较小，同时又受到噪声的干扰，从而使其相干值较高。因此在相干体的时间切片上，难于识别小断层和微裂缝。本文提出了一种基于直方图规定化的方法，对相干体中进行增强。对实际数据的处理结果表明，本文所提算法能有效增强相干体中的细节信息。

摘要： 本发明涉及一种直方图修正的二次直方图均衡图像增强方法及系统，本二次直方图均衡图像增强方法包括如下步骤：步骤S1，在原图像I的灰度级的直方图数组H

摘要： 本发明涉及一种直方图修正的二次直方图均衡图像增强方法及系统，本二次直方图均衡图像增强方法包括如下步骤：步骤S1，在原图像I的灰度级的直方图数组H

摘要： 本发明涉及一种将16bit转换为8bit图像数据的改进直方图均衡化方法，包括下列步骤：读取待处理的红外信息数据流文件；根据待处理的红外信息数据流文件大小与单帧红外图像输出尺寸，确定连续数据流程总帧数；定位红外信息数据流位置，截取16bit像素红外数据I；针对当前帧的红外数据I进行改进直方图均衡化，将其从16bit数据量化为8bit数据；对I″进行局部对比度增强，将当前像素点的灰度值与以当前点为中心领域内灰度均值进行比较，如果当前像素点灰度值大于领域内灰度均值，则对该点进行增强，否则对其减弱，得到增强后8bit图像。

摘要： 本申请提供了一种直方图均衡化方法，能够在增强彩色图像细节的基础上减小色差，该方法通过仅对彩色图像的亮度数据进行处理，从而保证彩色数据的原始性，来增强图像的亮度细节，减少色差。然后通过分析彩色图像的Y分量数据的非零直方图的类型，是单峰直方图还是多峰直方图，然后利用修正参数，得到合适的平台值和修正直方图。若为单峰直方图，则判断当前图像色彩较为单一，需要在保证色差足够小的情况下进行对比度增强，从而选择较大的修正参数；若为多峰直方图，则判断当前图像较为复杂，通过减小修正参数来提高对比度的增强效果。最后利用合适的平台值和修正直方图得到平台直方图，并对该平台直方图进行均衡化处理，来获取最终彩色图像数据。

摘要： 本发明提供基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法包括以下步骤：对源图像进行颜色校正处理；对图像进行对比度增强处理，采用多区间子直方图均衡化方法对源图像直方图分别在R、G、B通道上进行处理，进行阈值选择并分离多个子区间，进而得到多个子直方图并完成多区间子直方图均衡化操作；将颜色校正后图像以及对比度增强后的图像进行多尺度融合，重构出最终的去雾图像。本发明通过基于多区间子直方图均衡化方法，对源图像的单通道直方图进行更精确的划分，同时与颜色校正处理后的图像多尺度融合，使得源图像的暗处细节得到更好的展示，对比度和颜色得到有效改善，同时降低了噪声，实现图像去雾。

摘要： 本发明涉及一种基于优化的保持亮度的红外图像直方图均衡增强方法，包括以下步骤：S1、采用自适应曝光率和模糊率的阈值选取方法选取原始红外图像阈值，并以该阈值为标准将原始图像划分成两个子图；S2、将灰度值大于阈值的子图进行限制对比度自适应直方图均衡处理；S3、将灰度值小于阈值的子图进行基于自适应亮度的暗通道先验算法的HSV颜色空间转换增强处理；S4、将处理后的两个子图进行融合形成效果图。本发明不仅提高了热红外图像增强质量，在能够有效保持细节信息的前提下，适用于低照度、高亮度红外图像，还能降低噪声，使得红外图像细节更加突显，更加地接近真实影像。

摘要： 本发明提供了一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，包括以下步骤：将输入的RGB图像转换成YUV图像，并获得YUV图像的灰度直方图；对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类；根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像；将调整后YUV图像转换成RGB图像后输出。本发明根据输入图像的对比度和平均灰度对图像进行分类，将低对比度的图像进行处理，低对比度又分为高平均亮度和低平均亮度，针对不同类别的图像分类分别进行处理，使得图像细节增强更加合理，实现图像的对比度的提升和细节增强，提高人的视觉感受以及显示器显示对比度。

摘要： 本发明公开了一种多尺度相对梯度直方图均衡化方法及装置，该方法包括：步骤S1，根据相对梯度直方图的定义，计算图像的相对梯度直方图；步骤S2，基于相对梯度直方图，计算图像的多尺度相对梯度直方图；步骤S3，基于多尺度相对梯度直方图计算各灰度级对比度增量，并计算传统直方图对应的各灰度级对比度增量；步骤S4，基于步骤S3获得的多尺度相对梯度直方图和传统直方图对应的对比度增量，采用优化算法得到修正后的灰度级对比度增量;步骤S5，对步骤S4中得到的修正后的多尺度相对梯度直方图的灰度级对比度增量进行累加得到对应的灰度映射函数；步骤S6，将原始图像所有像素点的灰度级替换为其映射后的灰度级，得到增强后图像。

摘要： 本发明公开了一种基于双直方图均衡化的舰载视频去雾方法，包括下述步骤：S1：将输入图像的直方图进行均值归一化处理；S2：对归一化直方图中小于1的部分进行gamma校正，并通过设置过度增强阈值T对较大的直方图数据进行限制，减小直方图中数量最多像素的影响，防止过度增强；S3：计算输入图像直方图的中位数像素，并根据中位数像素将原始直方图分为左、右两个子直方图；S4：分别计算左、右两个子直方图的灰度分布概率直方图；S5：计算左、右两子直方图的累积分布直方图；S6：将左、右两个映射表合并后获得最终的映射表，并根据映射表对原图像进行映射，获得去雾后的舰载视频图像。本发明具有去雾能力强、保真性高的特点，适用于舰载视频去雾。

摘要： 本发明公开一种基于改进直方图均衡化和增强高通滤波的红外图像增强方法，该方法通过计算原始直方图的裁剪阈值以及原始直方图在均衡化前后各个灰度级上像素个数的差值来调整原始图像灰度级的概率密度并对其进一步均衡化。相较于常规的直方图均衡化，上述改进的直方图均衡化在增强原始图像的同时能够减少图像局部信息的丢失，较大限度保留原始图像直方图的形状。另外利用增强高通滤波锐化原始红外图像，可以放大背景与目标边缘灰度级的差异，有效的提取目标边缘。将锐化后的图像与增强图像加权相加，在保留图像中目标特征的同时又进一步突显图像中目标的轮廓。