摘要：提出一种手指静脉图像增强算法.该算法包括去噪、对比度增强和二值化.在去噪部分,根据小波变换后各频带的不同特点,结合手指静脉的特点,分别设计了不同的去噪策略;在增强部分,设计了一种新的方法,称为灰度直方图模板均衡化方法,较好地增强了静脉和背景的对比度;在二值化部分,采用了OTSU方法.实验表明,该算法能有效的增强图像的对比度,改善图像的质量.

摘要：本文提出一种无抽样的方向滤波器组设计方法,并应用于医学图像增强。该方法将多级滤波器组整合为单级滤波器组,并将各频域滤波器均转化为w×w的空间模板,分别与图像卷积,获得各方向的子带图像,且每幅子带图像的分辨率均与原图像相同,便于利用各方向子带图像的统计特性,实现图像增强。实验结果表明:本方法因避免了抽样与插值过程,操作简便。采用图像方向特征,降低由于设备问题造成的图像模糊的影响,与其他常见的图像增强方法相比,其图像增强效果明显。

摘要：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。

摘要：根据弱小目标成像模糊、图像对比度低的特点,提出先用门限高通滤波去除图像背景噪声及杂波,再采用门限直方图均衡法进行背景抑制和目标增强。给出了该方法在FPGA中的设计和实现过程,并应用到实时系统中。实验结果表明,该方法能有效实现弱小目标的图像增强,为后续目标提取提供数据,具有很强的工程实用价值。

摘要：在非均匀光照环境下用户获取到的图像往往呈现亮度分布不均、细节丢失等特点。针对现有图像增强算法在处理非均匀光照图像时容易造成局部过度增强或增强不足等问题,提出一种融合特征注意力机制的非均匀光照图像增强算法(ULIEN)。通过学习非线性Gamma函数将非均匀光照图像映射为增强图像,引入亮度注意力图和通道注意力机制分别为图像不同的亮度区域和特征通道分配不同的学习权值,实现不同区域的图像增强。在训练过程中,ULIEN增强网络无需任何参考图像,通过一组无参考损失函数的设计驱动增强网络训练。实验结果表明,经所提算法增强后的图像在主观视觉方面能有效避免细节丢失、伪影、局部过增强或增强不足等问题,在BTMQI、ENIQA、TMQI、UNIQUE客观评价指标上分别可达3.727 0、1.109 6、0.903 0、0.755 7,相较于对照增强算法具有明显优势。

摘要：经典Retinex模型增强算法采用固定尺度高斯核平滑滤波,导致单一尺度Retinex无法进行全局有效增强,而多尺度Retinex权重系数选取困难,二者均不能满足视觉要求。针对以上问题,基于人眼视觉掩盖效应提出一种尺度变化高斯核平滑滤波的Retinex算法。首先利用人眼视觉掩盖效应的屏蔽函数检测像素邻域空间细节,依据像素区域细节信息丰富程度设计出尺度变化的高斯平滑滤波器,实现照度估计,最后对尺度变化高斯平滑滤波器实现提出实用方法。实验证明本文算法有效提高红外图像对比度,增强细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标上整体优于修正对比度限制直方图均衡算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex及平稳小波和Retinex增强算法。

摘要：为了进一步提高机器识别木材的准确性,提出基于权重系数的木材图像增强方法。将采集的图像利用离散小波变换分为4个不同的子带,对LL子带采用权重系数检测相似的像素点,对LH、HL和HH子带利用局部方差法进行定向筛选,对上述子带均采用傅里叶系数作差法,同时结合阈值进行混淆判断;对LL子带采用方向自适应滤波消除混淆,对LH、HL和HH子带采用自适应小波收缩消除混淆,最后经过小波逆变换得到增强后的重建图像。选取榆木木片和树皮为识别对象,对其图像进行增强处理,然后利用BP神经网络进行识别。结果表明,本研究方法较传统的图像增强方法提高了榆木木片和树皮的识别率。

摘要：针对目前分数阶微分在图像增强应用中没有充分根据图像区域特征体现侧抑制的方向性,提出从图像灰度变化的8个方向出发,即x轴的正负方向,y轴的正负方向,主对角线的正负方向,次对角线的正负方向,检测出灰度变化的主要方向,然后根据检测结果设计不同的非对称的分数阶滤波器对图像进行滤波。这样结合了图像本身的特征信息,能够达到更好的图像增强效果。仿真实验结果表明,改进后的分数阶微分滤波器对增强图像纹理细节具有很好的效果。

摘要：由于船用视频监控环境的复杂性,有必要采用多种不同组合的图像增强算法对各种视频图像进行增强处理。本文从船用视频监控系统的实际应用出发,在硬件结构和软件功能上设计了模块化的视频图像增强装置。它可作为一个独立的设备,提供标准的视频输入、输出接口,无缝集成到现有的船用视频监控体系结构中。船用环境下的应用结果表明:本装置工作稳定可靠,能对各种视频图像进行有效的增强处理,获取高质量的视频监控图像,完全满足设计要求。

摘要：针对传统多尺度Retinex算法增强的图像容易出现光晕伪影的缺点,提出了一种快速多分辨率变分Retinex图像增强算法,首先进行对数运算,构建金字塔,然后分层计算光照估计,最后进行gamma修正。并设计和实现了图像处理平台,以高性能DSP芯片TMS320C6455作为中央处理器,外围电路逻辑控制由现场可编程门阵列FPGA构成。实际采集图像证明,本系统增强图像细节清晰,整体画面自然,有效地抑制了光晕伪影现象,增强效果良好,并且算法运行速度快,执行效率高,可满足工程项目的要求。