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自适应直方图均衡化算法在图像增强处理的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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以模糊数学为基础,提出了一种基于最大模糊熵改进的直方图匹配图像增强算法,以弥补传统空间域图像增强方法在提高图像对比度时对噪声敏感的缺陷.首先,把灰度图像从空间域映射到模糊域,并以最大模糊熵为基础,将目标图像分为若干个灰度层;然后,针对不同灰度层的特征,用直方图匹配方法为每个灰度层设计相应的匹配函数;最后,用这些匹配函数增强相应的灰度层得到增强后的图像.通过与直方图匹配、直方图均衡化和局部直方图处理算法对比,证明本文算法具有更好的增强效果.本文算法结合模糊熵和直方图匹配算法,可以降低噪声在图像增强中的影响,而且在应用中具有良好的效果. 相似文献
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直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节.高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强,但是低频分量的增强要弱一些,这样会使得图像边缘更加清晰.实验表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善. 相似文献
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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。 相似文献
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针对物联网监测的小麦苗情图像受成像自然环境和成像设备影响存在对比度低及图像模糊的问题,提出了基于受限分位直方图的小麦苗情图像增强方法,首先压缩高概率密度色彩频度来减少高频色彩的像素出现过增强问题,然后对调整后的直方图进行分位划分以保持图像在增强后的色彩均值信息,缓和图像均值色彩变化过大导致的过增强和噪声放大问题,最后对分位直方图在分位区间内依据累积分布函数分别进行直方图均衡化融合为最终输出图像。结果表明,该方法克服了传统全局直方图易出现的过增强和噪声放大问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足小麦苗情远程监测图像增强的实际应用要求。 相似文献
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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。 相似文献
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针对天气变化及光照不足导致的奶牛监测图像降质问题,提出一种基于双域分解的复杂环境下奶牛图像增强算法。该算法首先采用双域滤波图像去噪,将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次根据贝叶斯估计得到不同高频图像的小波阈值,利用改进的Garrote阈值函数进行小波去噪,并结合伽马变换对去噪的高频图像进行矫正,实现对高频图像的滤波和对比度调整;再次通过暗通道先验对低频图像进行去雾,并结合对比度受限自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法对去雾后整体偏暗的低频图像进行增强,进一步提高图像的对比度和整体亮度;最后将处理后的高频图像和低频图像进行重构,得到最终的增强图像。以不同时段光照、复杂气象条件下实地拍摄的奶牛场监测图像为样本,采用主观视觉和客观评价将该算法与现有算法进行试验对比。结果表明,该算法能够对复杂光照下奶牛图像有效去噪、增强整体和细节信息、改善图像视觉效果等,相比于HE算法、Retinex算法、CLAHE算法、自适应Retinex算法,标准差分别平均提高1.929 5、4.681 2、3.245... 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。 相似文献
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为了从眼底图像中获得较多的诊断信息,有必要对眼底图像进行增强处理.采用了直方图均衡法对眼底图像进行增强处理,并用MATLAB软件进行仿真实验.通过处理前后图像的对比,可以看出处理后的眼底图像的轮廓及细节清晰度明显提高.说明直方图均衡法对增强眼底图像有较好的效果. 相似文献
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《长江大学学报》2020,(2)
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。 相似文献
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为提高木材节子图像的清晰度和对比度，针对木材节子图像的边缘特征，以木材活节和死节图像为对象，研究小波变换与双三次插值融合的木材节子图像增强算法。结果表明，本方法增强后的木材活节和死节图像在峰值信噪比和结构相似性指数分别为22.994 8、32.054 1和0.928 9、0.919 2，均显著高于直方图均衡化和双三次插值方法，这表明本增强方法具有更好的去除噪声效果和图像保真性能。此外，增强后的木材活节和死节图像的平滑指数为2.934 2、3.889 3，显著优于直方图均衡化和双三次插值方法，这表明该方法不仅提高了清晰度和对比度，而且具有更好的边缘细节信息保留功能。 相似文献
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基于灰度直方图的图像增强技术是图像增强领域中的一个重要方面。本文介绍了两种基于灰度直方图的图像增强算法———直方图的均衡化算法和直方图的规定化算法的算法思想和算法应用。 相似文献
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在分析TM原始波段图像信息特征的基础上,提出了原始图像合成方案,即在可见光组(TM1、2、3),近红外波段(TM4)和中红外光组(TM5、7)中各取一波段合成图像,可获满意的效果。提取最佳立地信息的方法是:单波段直方图均衡化或线性扩展、多波段主成分变换。处理后的合成方案为:直方图均衡化的TM5、2和突出植被信息的第二主成分图像组成最佳方案。处理前后的合成方案相比,后者图像色彩鲜艳,色调明快,地物类型边界清晰,立地信息判读效果甚佳。 相似文献