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子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究 被引量:7
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作者 贾鹏 李江勇 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1381-1384,共4页
子块重叠局部直方图均衡算法是一种有效的图像细节增强算法,它将大幅红外图像分解为多个小幅图像,并对每个小幅图像进行单独的直方图增强,然后通过"叠加"等处理,解决不同局部模块直方图增强后的"块效应",提高整体... 子块重叠局部直方图均衡算法是一种有效的图像细节增强算法,它将大幅红外图像分解为多个小幅图像,并对每个小幅图像进行单独的直方图增强,然后通过"叠加"等处理,解决不同局部模块直方图增强后的"块效应",提高整体视觉效果。由于要对每一个小幅图像进行单独处理,因此需要完成的运算量大,处理时间长。通过研究子块重叠局部直方图均衡算法的优化处理,来减少算法的处理时间,提高算法的工作效率。 展开更多
关键词 图像增强 直方图均衡 重叠算法
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基于不规则子块的农作物图像自适应增强算法 被引量:1
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作者 苑隆寅 《江苏农业科学》 北大核心 2015年第3期379-381,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 农作物图像 不规则 直方图均衡化 自适应维纳滤波 自适应增强 算法
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恶劣天气环境下退化图像的清晰化算法 被引量:2
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作者 韩祥辉 王好贤 +2 位作者 毛兴鹏 潘为民 梁卫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期207-208,214,共3页
针对恶劣天气环境下的户外检测系统,提出一种退化图像清晰化算法。将近似点扩散函数估计算法与改进的部分重叠子块直方图均衡化去雾算法相结合,以去除影响图像质量的气象因素,根据图像大小选择子块的尺寸和步长,使用固定参数经验值进行... 针对恶劣天气环境下的户外检测系统,提出一种退化图像清晰化算法。将近似点扩散函数估计算法与改进的部分重叠子块直方图均衡化去雾算法相结合,以去除影响图像质量的气象因素,根据图像大小选择子块的尺寸和步长,使用固定参数经验值进行图像处理,实现降质图像的复原。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性和实时性。 展开更多
关键词 近似点扩散函数估计算法 部分重叠子块直方图均衡化算法 图像清晰化 自适应性
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滤波器可变的Retinex雾天图像增强算法 被引量:43
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作者 杨万挺 汪荣贵 +1 位作者 方帅 张璇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期965-971,共7页
针对现有中心环绕Retinex图像增强算法滤波器固定,不能对雾天图像有效地同时增强细节与色彩保真的问题,提出一种滤波器可变的Retinex图像增强算法.首先根据雾天图像雾化程度的分布特征得到滤波参数的阈值;然后将原图中每一子块的局部信... 针对现有中心环绕Retinex图像增强算法滤波器固定,不能对雾天图像有效地同时增强细节与色彩保真的问题,提出一种滤波器可变的Retinex图像增强算法.首先根据雾天图像雾化程度的分布特征得到滤波参数的阈值;然后将原图中每一子块的局部信息与阈值信息作差运算得到相应的滤波器,由此计算出该子块的入射分量,并通过部分重叠策略平移子块完成对整幅图像的入射分量估计;最后将原图减去整幅图像的入射分量得到反射分量,实现对图像的增强.通过主观观测和客观评价的结果表明:该算法比现有的中心环绕Retinex算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果. 展开更多
关键词 图像增强 RETINEX算法 入射分量估计 部分重叠 MSR算法
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基于自适应融合的手掌静脉增强方法 被引量:4
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作者 娄梦莹 袁丽莎 +2 位作者 刘娅琴 万雪梅 杨丰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1176-1182,共7页
针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直... 针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直方图均衡(POSHE)算法得到POSHE增强图像;然后,将图像分为16个子块,依据图像灰度均值与标准差确定各子块权重;最后,根据各子块权重对DCP和POSHE增强图像进行自适应融合,得到最终增强图像。该方法既保留了DCP算法在增强图像对比度和亮度的同时不引入明显噪声的优点,又保留了POSHE算法在增强图像对比度和亮度的同时不损失局部细节的特点;同时,两者的自适应融合既解决了DCP图像阴影部分掌脉缺失现象,又削弱了POSHE产生的块效应。在对两个公开库和自建库分别进行的实验中,三个数据库的等错误率分别为0.000 4、0.047 2、0.057 9,识别率分别为99.98%、94.27%、92.05%。实验结果表明,与现有的图像增强方法相比,该方法降低了等错误率,提高了识别精度。 展开更多
关键词 手掌静脉图像增强 暗原色先验 部分重叠直方图均衡化 自适应融合
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