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相似文献
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1.
本文将Retinex算法应用到铁路货运检测中,着重研究并实现了在Retinex算法基础上发展起来的单尺度Retinex(SSR)图像增强算法和多尺度Retinex(MSR)图像增强算法,不仅能增大图像动态范围,提高图像亮度,还能保持图像细节,增加图像清晰度。  相似文献   

2.
针对传统图像增强方法会丢失图像细节信息这一缺陷,本文提出一种基于单尺度的Retinex胎痕图像增强方法.实验结果表明,该算法较好地实现了颜色恒定性、动态范围压缩大和图像边缘的锐化,最终保持了胎痕图像的细节.  相似文献   

3.
针对雾霾较为严重的情况下室外采集装置采集的图像模糊,细节丢失等失真现象。采用Retinex算法进行雾霾图像的去雾处理,分析常用的单尺度和多尺度Retinex算法,并进行改进。将输入的RGB彩色图像转换成HSI彩色图像,提取亮度Ⅰ分量,用改进的MSR算法对Ⅰ分量进行图像增强,再转换回RGB空间进行合成。图像处理结果表明改进后算法的图像突出了图中隐藏的细节,提高了图像对比度,达到了较好的视觉效果。  相似文献   

4.
为了改善复杂照度下彩色图像增强出现的细节丢失和色彩失真问题,依据颜色空间转换和边缘细节融合算法,提出基于HSI空间细节提升多尺度Retinex图像增强算法。通过边缘提取融合算法增强HSI模型亮度分量,进行基于高斯模糊的多尺度细节提升,获得增强图像。与经典的MSR、MSRCR等进行仿真比较,实验数据表明,在主观视觉效果和客观评价指标下,该算法均优于MSR和MSRCR,增强图像细节丰富,色彩自然逼真。  相似文献   

5.
为了解决雾天图像增强中的细节信息优化问题,提出了一种新的雾天图像增强算法。采用背景亮度作为激励亮度值对图像的亮度块进行分割,然后采用IIR低通滤波器对分隔块进行增强,最后对像素的边缘信息进行分割,并按照一定比例对块信息进行融合。仿真结果表明,与传统的Retinex算法相比,该算法的信息熵较大,增强之后图像细节更丰富。  相似文献   

6.
针对雾霾天气下有雾图像能见度水平低、在低光照条件下无法有效获得图像细节信息等问题,提出一种基于暗通道先验的Retinex去雾算法。首先采用改进的暗通道先验算法对有雾图像进行初步处理,得到初步复原图像;其次,在得到的去雾图像上进行Retinex图像增强,利用引导滤波对照度分量进行平滑处理,求出反射分量;之后利用S型曲线对反射分量进行增强,以增强图像细节信息,并采用全局自适应与改进的Gamma函数对对比度及亮度进行拉伸调整;最后,运用颜色恢复函数还原色彩。实验结果表明,该算法在平均亮度和对比度方面都得到一定程度的提高,分别至少提高了1.79%和1.07%,平均梯度和信息熵分别至少提高了4.80%和4.79%。  相似文献   

7.
针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵(IE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法(HE)和多尺度Retinex算法(MSR),有效保持图像边缘信息,提升图像质量。  相似文献   

8.
为提高图像增强算法的图像识别有效性,提出了基于图像增强的低光照图像识别算法。首先,采用直方图均衡化的图像增强算法对开源低光照图像数据集(ExDark)进行增强处理;然后,设计卷积神经网络进行图像识别训练,通过多重卷积—池化操作,实现图像特征提取;最后,将识别结果与其他增强方法结果进行对比实验。结果表明,与其他传统方法相比,在低光照图像的处理中采用直方图均衡化的图像增强法可获得更高的图像信息熵与图像对比度,图像识别准确率提升了14.4%,对低光照条件下的图像识别具有参考价值。  相似文献   

9.
多尺度Retinex彩色图像增强算法(MSRCR)使用多个不同高斯函数分别与原图像进行卷积,仅使用一个参数来控制图像动态变化,对彩色图像各通道的最大值和最小值进行映射,以实现对图像的无色差调节,还原出更多图像细节。实验结果表明,该算法能明显提高图像对比度,在扩大图像动态范围的同时保留了图像原始色彩。  相似文献   

10.
针对现有对比度变换图像增强方法细节处理不足,经典穷举法和各种生物智能优化算法求取非完全Beta函数参数存在算法效率不高、易陷入局部最优的缺陷,提出一种利用非锐化掩膜局部细节提升能力和Beta变换全局对比度拉伸能力,简便快速且细节丰富的图像增强方法。使用不同灰度分布图进行仿真实验,结果表明该算法得到的增强图像直方图分布均匀、细节丰富且过渡自然平缓,算法效率高。  相似文献   

11.
针对Retinex去雾后图片模糊、细节不明显现象,该文提出基于多尺度细节优化的MSRCR图像去雾算法。该算法首先采用MSRCR对图片进行整体去雾操作,在MSRCR算法处理图像像素分类过程中,为降低像素分类时间,该文采用K近邻算法(K nearest neighbor,KNN)对图片像素进行快速分类;然后采用双边滤波算法对处理后的图片中的噪声和边缘损失进行处理;最后采用MsDB算法对图片细节进行优化。实验结果表明,该文算法相较传统算法而言,在合成雾天图像处理后图片的峰值信噪比(peaksignaltonoise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)平均分别提升22.03%和21.58%;较自然雾天处理后图片的平均梯度、信息熵、Vollaths值平均分别提升127.62%、6.96%、227.61%。  相似文献   

12.
在拍摄光滑客体表面的无色指纹时,一般采用定向反射光照相的方法,但是对于光滑纸板等表面,潜在指纹与背景之间的反射亮度差很小,传统方法难以进行拍摄提取。使用不同方向的光源配光,每一方向光源采集一幅图像,然后使用小波变换,将图像分解为不同尺度空间上的一系列子图像。对于低频子图像,采用取平均的融合规则;对于高频子图像,采用基于窗口的区域能量决策进行系数融合。最后对融合后的图像进行基于自适应引导滤波的多尺度Retinex图像增强,以增加指纹图像对比度。实验结果证明,该算法可以解决光滑物面指纹图像难以提取的问题,从而得到较为清晰的指纹图像。  相似文献   

13.
针对图像增强过程中没有根据图像局部特征进行个性化增强的问题,提出改进的分数阶微分算法,结合局部标准差和粗糙度,计算不同的增强算子来处理图像.本文从函数定义、滤波器构造、实验比较几个方面进行阐述,结果证明,该算法能够自适应地计算分数阶微分阶次,对于不同的区域的灰度得到与其对应的适当的分数阶阶次.通过与方向模板的结合,实现对图像的细节、边缘和纹理信息的有效增强,使得图像的视觉效果增强.  相似文献   

14.
利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性等优点,提出一种基于Contourlet的MRI图像增强方法。实验结果表明,与传统的方法相比,该方法能够更有效地增强MRI图像的边缘细节特征,获得良好的效果。  相似文献   

15.
提出了一种基于数学形态学的多尺寸、多结构元素自适应边缘检测、增强图像的算法,用多结构的元素和大小不同尺度的元素先后检测图像的边缘,并按一定的权值进行融合处理来增强图像.实验结果表明,该算法可以较好地提取图像的边缘特征,保护图像的细节,增强图像的对比度,丰富图像的层次,且对噪声有较强的滤除作用.  相似文献   

16.
雾霾天气条件下图像采集因降质严重,导致后期图像处理复杂性提高。为此,提出一种采用暗原色先验理论与WLS滤波相结合去雾的改进算法。采用WLS滤波代替传统的软抠图法以修复大气透射率,针对去雾后图像较实际暗沉的问题,提出一种新的自适应图像增强方法,通过对去雾后的图像自适应非线性叠加,实现了图像增强的效果。实验结果表明,相比于其它传统算法,该算法能够在保持图像边缘细节的同时,提高图像的色彩质量,有效消除白色晕块,且计算复杂度低,图像还原逼真。  相似文献   

17.
由于太阳耀斑图像中地球云雾对斑迹有所干扰,故需要对太阳耀斑图像进行去云处理。针对多尺度Retinex理论与暗通道优先算法两种去云方法进行比较研究,详细介绍了两种方法的数学模型与具体算法,分别运用两种方法对太阳耀斑图像进行去云处理,并进行MATLAB仿真,根据仿真结果对两者去云效果进行评估与对比。通过图像与客观误差参数比较两种去云方法,发现暗通道优先算法在影像平均灰度、细节信息显示、图片信息量与相对清晰程度等方面均优于多尺度Retinex去云方法,其中图片清晰度提升了约16%,标准差与信息量均提升了约8%,平均灰度降低了约27%。  相似文献   

18.
灰度图像增强在数字图像处理中有着广泛的应用,不少研究者通常研究特定环境下不同图像增强算法效果的优劣,而缺乏对同一图像采用不同算法多重处理的研究.针对这一不足,通过开发交互式多重图像处理算法软件,对灰度图像采用多重增强算法进行处理,在实际应用中得到了比单一算法更好的图像增强效果.  相似文献   

19.
研究了反锐化掩模技术在图像增强中的应用,给出了基于小波变换的反锐化掩模法图像增强的实现算法,同时进行了实验验证.从实验结果可以看出,基于小波变换的反锐化掩模法可以有效地对图像的细节进行增强.  相似文献   

20.
提出了一种新的图像边缘检测算法,该算法融合了非下采样轮廓波变换与数学形态学方法来实现图像的边缘检测.首先,源图像被非下采样轮廓波变换分解成多尺度、多方向子带;然后,分别采用双阈值模极大值算法和数学形态学方法提取高频与低频子带的边缘信息;最后,综合高频、低频子带边缘信息,得到源图像全部的边缘信息,并进行细化,剔除孤立点,获得源图像的边缘.仿真实验结果表明:新算法能够有效抑制噪声,去除伪边缘,一定程度上克服了光照不均引起的不良影响;与传统经典算法LoG,Sobel和Canny及模极大值方法相比,该算法能保持足够的定位精度和边缘细节,且边缘轮廓的完整性、光滑度、清晰度等得到明显提升.  相似文献   

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