自适应直方图均衡化算法在图像增强处理的应用

在图像增强处理中,用离散的灰度等级作直方图均衡化时,很难得到完全平坦均匀的结果,采用局部法对图像进行处理,不同局部采用不同的对比度增强方法.这种自适应直方图均衡算法,对妊娠超声图像进行处理,实验表明,自适应直方图均衡化算法在妊娠超声图像增强处理具有良好效果.     

基于高频提升滤波与直方图均衡化的图像增强方法

图像增强是图像处理的基本方法之一。直方图均衡化方法是传统经典的图像增强有效手段,但是处理过的图像损失了大量的灰度层次,且增强力度不够。高频提升滤波可以增强图像的高频成分,即图像的细节,从而弥补了直方图均衡方法的不足。采用空间域直方图均衡化和频率域高频提升滤波相结合的方法对图像进行处理。利用图像中变化剧烈的信息只与高频成分有关这一原理,结合MATLAB程序设计,实现了直方图均衡技术并对图像进行了增强处理,再在此基础上使用高频提升滤波对图像进行处理。试验结果表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善,图像增强效果比单一采用一种技术的效果要好。     

一种图像增强的混合算法研究

针对直方图均衡化方法增强图像时往往会同时增强噪声的问题,提出了一种新混合增强算法:首先对图像进行直方图均衡;然后对经直方图均衡处理后的图像做梯度锐化;最后将锐化后的图像进行灰度扩展,增大图像对比度。选取X射线成像和卫星图像作为待处理图像,分别用2种不同的方法以及笔者提出的方法对其进行处理,然后将处理后的图像进行对比。试验结果表明,该混合算法比其他几种方法效果更好,不仅增加了动态范围,增强了对比度,还丰富了图像细节,而且不会增强噪声。同时还分别用4邻域对比度、8邻域对比度、平均灰度和方差这4个参数对原图和处理后的图像进行对比。从对比结果可见,该算法可以显著提高图像对比度;对于整体灰度较低的图像,该算法还可以提高图像整体灰度;从方差对比结果来看,经该算法处理后,图像质量得到显著提高。     

牛肉图像直方图增强算法的改进

在传统直方图均衡的基础上,提出一种增强牛肉图像直方图的改进算法.先用一个函数来缩小最大的灰度频数与最小灰度频数之间的差距以使其更好保留细节,然后对有效的灰度级进行等间距处理以使图像在整个显示范围内显示.理论和实践证明本算法可以更好地保留细节,脂肪边界清楚,同时可使直方图更为平滑.     

牛肉图像直方图增强算法的改进

在传统直方图均衡的基础上，提出一种增强牛肉图像直方图的改进算法。先用一个函数来缩小最大的灰度频数与最小灰度频数之间的差距以使其更好保留细节，然后对有效的灰度级进行等间距处理以使图像在整个显示范围内显示。理论和实践证明本算法可以更好地保留细节，脂肪边界清楚，同时可使直方图更为平滑。     

一种限制对比度的快速POSHE图像增强算法

针对部分子块重叠直方图均衡(POSHE)引起图像过度增强和实时运行时间长的问题,提出了一种限制对比度的快速POSHE图像增强算法。首先,通过对传统POSHE算法中子块直方图的创建方式与模板的移动路径进行改进从而降低算法的运行时间;其次,在图像中的每个子块被快速POSHE图像增强算法处理前,先进行限定对比度剪切来削弱过度增强;最后,结合图像质量测量指标峰值信噪比(PSNR)和特征相似度指数(FSIM)对所提算法性能进行评价。测试结果表明,该算法既能消除过度增强的影响,又能有效地提高图像的细节信息,同时保持了图像的可信度,使均衡后的图像具有更加自然的视觉效果。     

自适应直方图均衡化图像增强算法研究

直方图均衡化图像增强算法原理简单,同时是可逆操作,即只要知道变换函数,就可以通过其逆函数来得到原始的直方图,并且处理的数据量也不是很大,但在增强处理过程中因大量灰度级被合并而导致处理后图像出现不自然的情况。为此,提出了自适应直方图均衡化图像增强算法。该算法根据原始图像的直方图,自适应地确定一个剪切系数,然后按照剪切系数对直方图进行剪切,最后进行均衡化处理。算法的创新点在于自适应确定剪切系数,解决有高峰直方图图像增强后局部不自然的问题。试验结果表明,该算法对直方图有高峰的图像有较好的增强效果并避免过度增强不自然的问题,在计算机图像处理上有较高的应用价值。     

单目步进旋转式平台中的荔枝果图像预处理方法

针对荔枝果品质检测领域中传统人工方法费时、耗力和精度低等问题,构建了一套单目步进旋转式图像采集平台,研究了单颗荔枝果图像预处理过程中的相关算法,并对部分算法的效果进行了比较.结果表明:灰度线性变换法对于降低背景可见度的效果最好,对比度受限的自适应直方图均衡方法能有效提高目标的亮度与清晰度,线性平均滤波法的效果与Wiener法相当,但运行时间更短;改进型全局阈值法则能剔除由置物台造成的大部分阴影;形态学滤波算法可以将目标以内部全连通的形式完全提取出来;Canny算法能提取出荔枝果的完整外形轮廓.由此证明,在预处理流程中,对裁剪后的目标图像按顺序使用灰度线性变换、自适应直方图均衡、线性平均滤波、形态学滤波和Canny算法进行处理,可基本满足图像预处理的要求.     

基于不规则子块的农作物图像自适应增强算法

在对直方图均衡化算法基本原理深入分析的基础上,结合图像灰度值分布特征,提出一种改进的直方图均衡化增强算法,该算法首先引入自适应维纳滤波算法,对所获取的降质农作物图像进行预处理,以尽可能排除随机噪声;然后提出一种基于图像灰度信息的自适应子块获取方法,通过图像中灰度值的分布特点来自适应确定子块,对各子块分别进行直方图均衡化处理,从而获得高清晰度的农作物图像。采用峰值信噪比及均方根误差等指标,将图像自适应增强算法与自适应维纳滤波算法、直方图均衡化算法及其改进算法对降质农作物图像的处理性能进行定量评价,结果表明,图像自适应增强算法在去除噪声的同时能够有效提高图像对比度,对于农作物图像处理具有一定的借鉴价值。     

基于直方图处理的局部图像增强算法研究

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数,根据平均值和方差调整图像的强度和对比度,以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强,不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明,该算法可以有效增强图像的局部细节。