1 长沙理工大学设计艺术学院, 湖南长沙 410114
2 长沙理工大学电气与信息工程学院, 湖南长沙 410114
针对红外图像增强过程中容易饱和、细节丢失等问题, 提出一种参数自设定的双直方图均衡化方法。根据灰度级累积概率密度黄金比例值将原始图像划分为两个独立的子图像。结合原始图像曝光度和子图像灰度级区间信息, 对每个子图像的直方图进行多尺度自适应加权校正。基于校正后的直方图, 对每个子图像分别作均衡化映射变换, 最后合并子图像获得增强图像。在红外图像公开数据集 INFRARED100上进行的测试显示, 与亮度保持双直方图均衡化(Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization, BBHE)、带平台限制的双直方图均衡化(Bi-histogram Equalization with a Plateau Limit, BHEPL)、基于曝光度的双直方图均衡化(Exposure based Sub-image Histogram Equalization, ESIHE)方法相比, 所提方法增强的图像具有合适的平均对比度和更大的平均信息熵, 在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似度(Structural Similarity, SSIM)、绝对平均亮度偏差(Absolute Mean Brightness Error, AMBE)指标上平均提升至少 17.2%、4.0%、56.2%。实验结果表明, 所提方法对不同亮度特征的红外图像都有良好的适应性, 可有效增强红外图像对象和背景之间的对比度, 在噪声抑制、亮度和细节保持等方面优于同类方法。
红外图像处理 对比度增强 直方图均衡化 亮度保持 自适应加权校正 infrared image processing, contrast enhancement, h
武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430205
为了改善红外图像的视觉效果,突出细节信息,同时抑制噪声。提出了结合改进的 LC显著性检测和双区域直方图均衡化的红外图像增强方法。首先使用结合局部熵加权的 LC显著性检测算法得到显著图。然后使用 K-means算法对显著图进行自适应分割得到前景区域和背景区域。最后对前景区域进行结合局部方差的改进直方图均衡化,对背景区域使用限制对比度直方图均衡化增强。实验结果表明,与当前主流算法相比,本文算法主观效果更佳,且峰值信噪比、结构相似性、信息熵等客观评价参数均有所提升。
局部熵 显著性检测 K-means算法 局部方差 直方图均衡化 local entropy, saliency detection, K-means algorit
1 江西旅游商贸职业学院 艺术传媒与计算机学院, 南昌 330100
2 江西现代职业技术学院 信息工程学院, 南昌 330095
鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷, 提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数, 其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根, 适当地提升频次较小的直方图, 而适当压制频次较大的直方图。用自适应加权系数对各个灰度级的直方图频次进行加权后, 进行直方图均衡化处理, 最后经灰度级映射得到增强图像。实验结果显示, 相对于现有的方法, 本方法的增强图像对比度更高, 边缘细节信息更丰富, 信息熵、平均梯度和标准差分别比现有方法高出0.23、2.2和3.7以上。因此, 本文方法的红外图像增强效果优于最新提出的现有方法。
红外图像增强 直方图均衡化 自适应加权数 信息熵 infrared image enhancement histogram equalization adaptive weighting coefficient information entropy
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心,重庆 400044
3 中国工程物理研究院化工材料研究所,四川 绵阳 621900
4 中国工程物理研究院激光聚变研究中心高温高密度等离子体物理实验室,四川 绵阳 621900
超快激光X射线单发照相技术具有高时空分辨能力,是观测高速运动物体形态参数如内部结构、平面性等的重要手段。但由于激光X射线脉宽在皮秒或飞秒量级、X射线能谱宽、成像环境复杂等原因,导致X射线图像背景干扰噪声大、对比度低,物体形态结构准确识别和测量难度大。在传统对比度限制直方图均衡化(CLAHE)图像增强算法的基础上,提出了一种多尺度融合的改进直方图均衡化(IHEMF)算法。该算法增加自适应裁剪阈值以适应每个区域特征,并利用亮度和梯度幅值信息将增强后图像与原始图像全局融合,最后对融合后图像去噪得到最终图像。该算法既能提高感兴趣区域的对比度噪声比(CNR),又具有很好的保边界特征的能力。对高速飞片的静态、动态、终态等典型状态下X射线图像进行处理,CNR分别提升50.97%、90.43%和96.84%。实验结果表明所提算法在噪声抑制和结构保真方面优于其他算法,可为准确解读高速运动物体形态表征参数信息提供重要技术支撑。
超快激光 X射线单发照相 图像增强 多尺度融合 直方图均衡化 中国激光
2023, 50(22): 2209001
针对红外图像的边缘细节特征不清晰、整体对比度低等问题,提出一种结合单参数同态滤波和限制对比度的自适应直方图均衡的红外图像增强算法。首先,基于单参数的同态滤波对图像进行处理,研究一种单一参数的传递函数,使得同态滤波算法参数可控且不依赖于实验经验,同时明显增强红外图像的细节特征。然后,利用限制对比度的自适应直方图均衡化对红外图像进行动态范围调整,提高红外图像对比度。实验仿真结果表明,该算法可以明显增强图像细节特征、提高图像对比度,使红外图像更有利于后续观察。
图像处理 红外图像增强 单一参数 同态滤波 直方图均衡化 激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1010003
1 山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东 济南 250061
2 山东大学机械工程国家级实验教学示范中心,山东 济南 250061
为了对机器设备损毁字符的标识码信息进行显现复原,提出一种正交励磁的损毁字符磁光成像复原识别方法。在研究钢材基体字符对磁场传导的影响机理的基础上,设计能分时正交励磁的环形电磁铁模型,并且通过仿真分析验证了该模型的正确性。采用局部直方图均衡化法对通过正交励磁获得的字符磁光图像进行增强,以突出字符的笔划特征;设计像素级显著值加权平均的融合算法,实现了正交励磁获得的所有方向上笔划特征的融合。设计实验系统,获得正交方向励磁的磁光图像,并对算法的效果进行实验测试。结果表明:局部直方图均衡化增强的磁光图像字符笔划对比度大,分辨率高,算法的增强效果理想;像素级显著值加权融合算法对字符磁光图像进行融合时,可以全方位、高效率提取字符图像的所有方向特征,且融合后图像清晰度高。所提正交励磁的损毁字符磁光成像复原方法能有效复原损毁严重、笔划复杂的字符。
磁光成像 正交励磁 局部直方图均衡化 像素级显著值 激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1011003
光学 精密工程
2022, 30(17): 2133
1 浙江金融职业学院 信息技术学院, 浙江 杭州, 310018
2 杭州电子科技大学 计算机学院, 浙江 杭州, 310018
当前较多红外图像增强方法利用图像灰度特征增强图像, 这类方法忽略了图像灰度分布的不均匀性, 导致增强结果存在细节丢失和对比度不理想等问题, 为了克服上述问题, 提出了一种自适应直方图均衡化耦合拉普拉斯变换的红外图像增强算法。将输入图像进行均匀分割后, 借助洛伦兹曲线的基尼系数, 求取了图像灰度分布的不均匀性程度, 从而构造了自适应的上、下限阈值, 用于对图像进行自适应直方图均衡化, 以实现对图像进行对比度增强; 引入平滑滤波方法, 去除图像中的噪声。并在传统拉普拉斯变换的基础上, 融入图像像素值的对角二阶导数信息, 形成8邻域拉普拉斯变换, 以完成图像边缘等细节内容的锐化处理, 以增强图像清晰度; 利用本算法对不同红外图像进行了增强实验, 结果显示, 本算法具有更好的增强质量, 其输出图像拥有更高的对比度和清晰度, 呈现出更好的视觉效果。
红外图像增强 直方图均衡化 自适应阈值 平滑滤波 拉普拉斯变换 灰度不均匀性 infrared image enhancement histogram equalization adaptive threshold smoothing filter laplace transform inhomogeneity of gray scale
针对夜间雾霾天气情况下还原的去雾图像存在颜色失真、纹理损失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种夜间去雾算法,采用自适应全局亮度补偿、同态滤波、限制对比度自适应直方图均衡化算法以及联合双边滤波对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到还原的去雾图像。实验结果表明,该算法的夜间去雾效果好、处理速度快,较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有改善,有效减少了还原图像的颜色失真、纹理损失。
夜间去雾 自适应全局亮度补偿 同态滤波 限制对比度自适应直方图均衡化算法 联合双边滤波 nighttime dehazing, adaptive global brightness com
针对夜间雾、霾场景下的去雾图像存在颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷,本文提出了一种采用暗态点光源模型的夜间去雾算法,通过构建夜间雾、霾场景的暗态点光源模型,利用联合双边滤波、限制对比度自适应直方图均衡化等算法对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到去雾图像。实验结果表明,该算法的处理速度快、夜间去雾效果较好,较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有一定程度地改善,有效解决了去雾图像的颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷。
夜间去雾 暗态点光源模型 联合双边滤波 限制对比度自适应直方图均衡化 大气散射模型 nighttime fog removal, dark point light source mod