直方图均衡化

摘要： 传统自适应Canny算法在憎水性图像边缘检测上的效果不甚理想,往往检测出来的图像边缘断点较多,不能形成一个完整的闭合边缘。因此,文中针对绝缘子憎水性图像中水珠上边缘难以捕捉的特点,分别从滤波、阈值选择以及边缘连接方向几个层面进行优化,提出了一种改进边缘连接的Canny算法。首先,联合对比度受限的自适应直方图均衡化与引导滤波对图像进行预处理,通过双边滤波平滑图像,在Canny算法中引入二维OTSU以及边缘连接实现图像分割,最后应用最大水珠面积比法判定复合绝缘子图像的憎水性等级。实验结果表明:文中方法能够准确有效的分割水珠图像,为后续憎水性的判定提供了依据。

摘要： 为了提高直方图均衡化方法对不同亮度图像的适用性,提出一种基于图像聚类的动态多直方图均衡化算法.采用基于直方图加权的模糊C-均值聚类算法对图像进行快速聚类,并采用聚类质量评价指标确定最佳聚类个数.对于每个子图像的直方图,以像素数量均值作为幅度极值进行裁剪,根据原有灰度区间与像素占比重新分配动态范围.基于裁剪的直方图对每个子图像进行独立的均衡化,并映射到新的灰度区间.采用多种亮度特征的测试图像对算法性能进行了验证,并与直方图均衡化、递归均值分割的直方图均衡化、递归分割与加权的直方图均衡化、动态直方图均衡化、基于熵的动态子直方图均衡化、基于模糊分割的双直方图均衡化算法进行比较.实验结果表明,该算法增强的图像具有适中的对比度以及比其他算法更大的平均信息熵、更小的NIQE平均值.该算法对于多种亮度特征的图像均具有良好的适应性,能够有效避免过度增强与细节丢失,图像增强的视觉质量优于其他同类算法.

摘要： 用于医学图像对比度增强的可逆数据隐藏不仅能够利用可逆嵌入完成患者信息的存储,还可以实现对比度增强改善图像质量,在一定程度上帮助医生对患者疾病进行正确诊断.提出了一种新的用于医学图像对比度增强的可逆信息隐藏算法.该方法采用超像素分割医学图像,着重强调医学诊断的感兴趣区域的可逆嵌入与对比度增强.同时,将嵌入区域分为多个像素块,根据其统计特性有选择性地逐块修改.每个像素块采用经典的直方图修改方式,以直方图均衡化为优化目标,一次完成多个嵌入点的修改,从而减少在对比度增强过程中的嵌入失真.实验结果表明,与主流方法相比,该方法在兼顾可逆性能的同时,能进一步增强医学图像感兴趣区域的对比度,提高图像的视觉质量.

摘要： 采用目前方法对切割刀具边缘进行破损检测时,没有对刀具图像进行增强处理,导致方法存在图像对比度低、适用性能差和检测精度低的问题。提出基于直方图均衡化的切割刀具边缘破损检测方法,利用天然橡胶刀具图像的灰度中值,在分割直方图等面积原则的基础上进行灰度直方图分割处理,均衡化处理分割处理后的各子灰度直方图,完成天然橡胶刀具图像的增强处理。结合轮廓分割算法和Canny算子对天然橡胶刀具图像进行边缘检测和分割处理,构建天然橡胶刀具的轮廓几何模型,在此基础上生成刀具的标准轮廓曲线,通过对比求差处理获得天然橡胶刀具边缘的破损区域,实现切割刀具边缘破损检测。仿真结果表明,所提方法的图像对比度高、适用性能好、检测精度高。

摘要： 为改善红外热成像图像的增强效果,针对现有红外成像的特点,本文提出了一种基于改进直方图的红外图像增强方法。对于红外图像可能存在四周高亮的现象,综合考虑图像亮度强度和对比度,确定原始图像的裁剪区域,在此基础上,提出采用灰度级别均匀分布的方法来避免像素个数少的灰度级被合并导致图像细节丢失的问题。实验表明,本文提出的改进算法相比传统直方图均衡方法,在熵值、标准差、模糊线性指数上分别有21.87%,2.60%,14.52%的改进量,在提高图像对比度的同时增强了图像的关键细节,印证了理论分析的正确性。

摘要： 图像对比度增强能增强图像质量,增强图像可读性。考虑到图片的质量与环境息息相关,本文提出了基于多阈值和直方图均衡化的图像增强算法。首先,将低照度图像从RGB色彩空间转换为YUV色彩空间;其次,提取亮度分量Y做自适应阈值增强处理,自适应阈值处理可以根据不同场景的图像将增强效果达到最优,根据Y增强系数对U和V做增强;最后,将增强后的YUV对原图映射融合。仿真实验结果表明,改进算法输出图像整体亮度与对比度增强,视觉感受增强。

摘要： 平面图像在光线和角度的影响下容易出现色彩缺陷的问题,但由于传统方法设计的平面视觉图像色彩调整系统的自适应效果较差,导致调整后的图像色彩差异不明显。为了解决以上问题,提出一种基于机器视觉的平面视觉图像色彩自适应调整系统的设计方法。在硬件设计上,开发以Tiny6410核心板为基础的数据采集器,并重新设计其外围电路中的电源电路和RS 232电路。在软件设计上,通过自适应直方图对平面视觉图像进行均衡化处理,结合机器视觉技术识别图像色彩缺陷,通过七色算法设计图像色彩调整模块。设计仿真实验,结果显示:通过此次设计的系统调整图像色彩,图像亮度未受到影响;与2组传统图像色彩调整系统相比,所设计的系统色彩调整效果更加符合预期,满足原始图像对色彩的要求。

摘要： 为了监测水稻病害等级并及时做好预防,本文提出一种基于超绿超红算法(ExG+ExR)结合最大类间方差法(Nobuyuki Otsu,OTSU)分割水稻病斑区域。首先,针对传统阈值算法分割效果不佳的缺陷,利用加权平均值进行灰度处理,通过直方图均衡化改善图像质量,并且以自适应中值滤波保护图像细节,从而实现对图像的降噪及增强处理;其次,通过ExG+ExR结合OTSU依次从背景分割出水稻叶片和病斑区域;最后,本文提出的方法与复印称重法和KNN算法比较,在800×300图像中平均绝对准确率高达98.28%,并且只有1.53%的平均绝对误差率。对比结果表明,该算法能够有效分割水稻的病斑区域,为有效识别病害种类及等级奠定了基础。

摘要： 陶瓷绝缘子污秽等级检测主要采用等值盐密法、表面污层电导法、泄漏电流法等传统方法,检测过程耗时长、效率低。高光谱技术能够非接触地获取目标图谱信息且信息量丰富,在绝缘子污秽检测方面有较大应用潜力,因此文中提出基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测方法。首先,由于陶瓷绝缘子的材质原因,采集其高光谱图像时存在反光现象,因此采用直方图均衡化处理高光谱图像,去除反光干扰;然后,对高光谱图像进行预处理,去除噪声干扰;接着,采用连续投影算法(SPA)对样本谱线进行特征提取,去除冗余信息;最后,根据特征谱线建立支持向量机(SVM)分类模型,实现陶瓷样品的污秽等级划分,其准确率可达95%。

摘要： 手机盖板玻璃瑕疵检测主要分为图像获取、图像预处理、图像分割和瑕疵分类这几个步骤。由于高质量图像获取难度大,接下来的图像预处理就会显得尤其重要。传统的滤波方法在处理图像噪声时,都或多或少对图片产生一定的模糊,损失部分有效信息,通常噪声的存在会使得附近邻域内的极值上下差距较大,所以滤波变成不可或缺的步骤。改进传统的中值滤波,通过判断目标像素点是否需要进行滤波处理的办法,增强图像的同时,使得有用瑕疵信息的损失降低。在滤波处理后用直方图均衡化对图像进一步处理,起到图像增强的效果。相比于传统的中值滤波,该方法不仅会保留瑕疵边缘信息,同时图像增强后的效果也更好。

摘要： 针对农业采摘机器人路径规划过程中的障碍物枝干准确识别问题,本文提出了基于直方图均衡化基础上的果树枝干迭代阈值图像分割方法.首先,通过颜色空间变换,将RGB颜色空间的苹果枝干图像转换到XYZ和I1I2I3颜色空间,对采集图像进行直方图均衡化处理;然后,采用X-Y色差因子和I2颜色因子为颜色特征对均衡化处理后的苹果枝干图像进行迭代阈值分割,从而剥离出枝干区域.实验结果显示,采用所研究方法能够将果树枝干成功的分割出来,为后续的障碍物枝干识别和定位工作奠定了良好的基础。

摘要： 直方图均衡化是一种简单有效的图像对比度增强技术，由于它无法保持图像的均值亮度和熵值，因此在实际工程中很少应用。本文提出了一种直方图规定化的新方法以避免直方图均衡化的缺点，该算法利用直方图均衡化的特点使直方图分布尽可能均匀，通过变分法求出一个在熵值不变的约束下使得图像均值亮度最大化的直方图，最后将原始直方图转换成直方图规定化后的目标直方图。通过与已有方法比较，实验结果表明：本文方法不仅能够保持熵值，而且有效地增强图像对比度。

摘要： 本文介绍了景象匹配辅助导航的主要技术，并且将直方图均衡化的方法应用到景象匹配预处理中，通过仿真实验证明，直方图均衡化预处理可以有效的提高匹配概率.

摘要： 图像增强能够按照特定的目标，突出图像中需要的信息，削弱或消除不需要的信息，改善图像的视觉效果，以便人们对图像信息的感知、理解和分析。客观上讲，对视频监控图像进行增强处理，能够突出细节特征，恢复真实色彩，抑制噪声干扰，使办案人员从中获取更多有价值的信息。此外，图像增强往往不考虑复杂的退化机理，降低对先验知识的依赖度，具有较强的适应性和实效性，因此，图像增强及其改进方法成为现阶段普遍应用的视频图像处理方法。在分析多种图像增强方法的基础上,提出运用小波融合技术将自适应直方图均衡化和多尺度Retinex增强的多幅图像进行融合处理,以改善视频图像视觉效果的策略,并推导出相应的融合规则及融合算法.实验结果表明,经过该方法处理的夜间视频监控图像细节鲜明突出,色彩真实自然,效果优于单一的图像增强方法.

摘要： 红外热成像具有隐蔽性好、探测矩离远、能识别伪装并获得目标的状态信息等突出优点,在装甲车辆观瞄系统和侦察系统中得到了越来越多的应用.由于路面情况复杂,红外图像序列随着车体和成像设备的颠簸将出现抖动的情况,导致人眼无法有效地观察和跟踪图像中的目标,并对计算机后端处理图像也造成了不良影响.电子稳像是一种利用软件来实现稳像的方法,具有速度快、精度高、成本低等突出优点.但由于红外图像总体灰度偏暗,目标图像与背景对比度低等特点,直接利用电子稳像对红外图像处理容易出现特征的无匹配,导致稳像失败或效果变差.本文针对红外图像灰度分布的特点,提出了一种将直方图均衡化与灰度投影相结合的电子稳像算法,实现了对红外图像序列的有效稳定.

摘要： 本文主要讨论了基于直方图的图像增强算法,分析了双直方图均衡化(BBHE)、二维子图直方图均衡化(DSIHE)、最小亮度误差直方图均衡化(MMBEBHE)这三种算法.它们既能增强图像的对比度,还能保持图像的平均亮度.因此造成的视觉误差小,比较适合运用于电子消费产品中.还用具体的仿真结果与性能指标,对三种算法进行比较.最后得出,最小亮度误差直方图均衡化算法的性能最好.

摘要： 针对太空中阴照区图像成像亮度低的特点，提出了一种基于自适应平台直方图的图像增强算法。该算法根据图像信息自适应地选择平台阈值，限制背景和噪声的提升，增强对细节的提升，克服了传统方法整体提升，无法突出细节的缺点。rn 同时选取平台阈值的方法简单，便于硬件实现。理论分析和仿真实验均表明，该算法对低照度图像具有很好的增强效果，可较好的抑制背景，突出目标，具有较高的实际应用价值。

摘要： 针对红外图像对比度差、细节信息模糊的特点，提出了一种基于灰度冗余直方图均衡化和局部灰度修正的红外图像增强算法。本算法通过对图像进行去冗余直方图均衡化实现了对图像中冗余灰度的压缩和有效灰度的直方图均衡，然后通过对图像的局部灰度修正，增强了图像中的细节信息，提高了图像的质量。文中给出了算法的原理和实现步骤。实验结果表明，该算法可以保护图像边缘，增强图像中的细节信息，并且能有效的抑制噪声，突出图像中的微弱目标。

摘要： 本文分析了CBERS-02B的2.36米高分辩率影像HR数据的特点，通过多种方法对其进行增强处理，结果比较分析表明：直方图均衡化增强方法较好，能有效改善影像的对比度及视觉效果，提高图像的解译精度。

摘要： 为了实现复杂背景中钢板表面图像缺陷的准确检测。采用连续均值量化变换(SMQT)对钢板表面图像进行增强处理。每个均值量化单元的计算由3步实现：计算各个像素灰度值的平均；采用均值量化方法将各个像素的类度值量化为0或1；将量化输出分解到2个节点中。实验表明：与传统图像增强方法相比，本方法可以显示出图像底层的结构特征。并能自动集中增强图像的细节信息,具有较好的增强性能。

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。

摘要： 本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于双边滤波和改进直方图均衡化的低照度图像增强方法：1)收集需要增强的图像，并将采集到的RGB图像颜色空间转换为HSI空间；2)将S和I进行直方图均衡化，在直方图均衡化时，选择幂函数的形式y＝cxa作为映射函数；3)将直方图均衡化后的S、I作为新的饱和度和亮度与H生成新的HSI图像，并将HSI图像转化为RGB图像；4)对RGB图像进行双边滤波，输出增强图像。本发明使用可以改进参数的直方图均衡化和双边滤波相结合，对低照度的图像进行增强和边缘保存，使图像在信噪比、信息熵以及颜色保真等方面具有良好的性能，有利于之后在暗图像中进行背景分离。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应直方图均衡化的视觉定位方法，在离线阶段，采集测试场景的视频影像，将图像输入图像增强模块，基于图像分块的直方图，在限制对比度的条件下调整图像的像素灰度值分布，增强图像动态范围。然后利用图像的深度信息设计一种二进制掩膜剔除场景中的动态目标和遮挡的干扰。接着利用编码器‑解码器网络结构的二分支网络：位姿估计网络和深度估计网络分别提取图像的深度信息和相邻图像帧的位姿信息，在训练过程中通过光度一致性损失、边缘平滑损失和深度一致性损失监督网络的位姿估计结果。本发明能提取主要的相邻图像帧的时空特征，通过图像深度信息保证网络的位姿估计具有尺度一致的特征，能够准确进行实时位置估计。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于直方图均衡化的夜间图像增强方法，包括：获取车辆行驶过程中采集的灰度图像，根据灰度图像的灰度分布均匀性以及灰度分布范围得到图像增强必要性；对灰度图像进行全局直方图均衡化，得到初始均衡化图像；分别获取灰度图像及初始均衡化图像所对应的第一连通区域图像和第二连通区域图像，得到第一连通区域图像中各个连通域的区域序列；根据各个连通域的面积与区域序列中最大区域面积的差异得到疑似待修正区域；根据各个疑似待修正区域的纹理损失度获取待修正区域；计算各个待修正区域的灰度投影范围，对待修正区域进行局部直方图均衡化。本发明可以在保证图像对比度增强的基础上减少图像的纹理损失。

摘要： 本发明涉及智能缺陷检测领域，具体涉及一种基于直方图均衡化的新型建筑木材缺陷检测方法，获取木材表面灰度图像的高灰度值区域和低灰度值区域，对低灰度值区域像素点进行均值漂移聚类，对每类像素点尺寸扩增的窗口计算出每类像素点在每种尺寸窗口下的密度，根据密度最大值确定活死节区域图像，进行直方图均衡化，得到对比度增强的活死节区域图像，通过掩膜操作得到每个活死节区域灰度图像，建立尺寸扩增的窗口计算出每个活死节区域灰度图像在不同尺寸窗口下的密度，根据密度得到每个活死节区域灰度图像在每种尺寸窗口下的变化程度，计算出变化程度的信息熵作为该活死节区域的剥离度，根据剥离度判断活死节，方法可靠又节省材料。

摘要： 本发明公开了图像处理技术领域的一种自适应逆直方图均衡化细节增强方法及系统，改善了图像在不同灰度层分布的效果，使图像的多个区域对比度达到不同程度的提高。包括：对采集到的红外图像的图像信息进行统计计算，获得图像信息的逆直方图分布，进而得到第一中间图像；对第一中间图像进行阈值分割，得到第二中间图像；对第二中间图像进行多段映射，完成对红外图像的增强。

摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于小波域直方图均衡化的数字图像去雾方法。其中，该方法包括：对待处理图像进行整数小波变换，提取小波低频整数系数、小波中频整数系数和小波高频整数系数；基于所述小波低频整数系数和所述小波低频整数系数中各个数值出现的频数绘制小波域直方图；对所绘制的直方图进行均衡化处理，得到均衡化后的小波低频整数系数；对所述小波中频整数系数、所述小波高频整数系数和均衡化后的小波低频整数系数进行整数小波逆变换，得到去雾后的新图像。由此，实现了一种基于小波域直方图均衡化的低失真数字图像去雾方法，能够有效保护图像的轮廓线等细节信息，避免其在“去雾”过程中受到破坏，降低图像失真度。