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基于非锐化掩模引导滤波的水下图像细节增强算法研究被引量：10: 1; 作者付青青景春雷 +3 位作者裴彦良阚光明张正炳吴爱平《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期130-138,共9页; 针对水下图像对比度偏低,细节模糊的问题,本文提出基于非锐化掩模引导滤波的细节增强方法。首先由原始图像做引导图进行滤波得到细节层图像,并对细节层使用噪声检测的中值滤波去除斑点噪声;然后对原始图像进行基于均值滤波的非锐化掩模... 展开更多; 关键词水下图像引导滤波细节增强非锐化掩模; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法被引量：10: 2; 作者冯策戴树岭《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期107-112,共6页; 针对深度图像平滑过程中会模糊细节的缺点,提出了自适应的非锐化掩模深度图像增强算法.首先将深度图对应的彩色图像作为联合双边滤波的引导图,利用彩色图像相关特征修复了深度图像的缺失和毛糙,然后将双边滤波后的深度图像与高斯滤波后... 展开更多; 关键词深度图图像增强非锐化掩模双边滤波深度图修复; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于视觉特性的非锐化掩模图像增强被引量：2: 3; 作者李成鞠明 +1 位作者毕笃彦徐建军《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期110-117,共8页; 将人类视觉特性中灰度敏感程度和颜色相关性引入到图像增强中。选择HSV彩色空间,提出最优可见偏差(OND)引导的非锐化掩模(UM)图像增强算法(OND-UM)对亮度分量进行边缘和细节增强,其中通过数值拟合得到了OND曲线,并构造了基于局部方差的... 展开更多; 关键词非锐化掩模最优可见偏差视觉特性自适应拉伸函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究被引量：1: 4; 作者贺春光高凡 +3 位作者袁云梅多化琼丁安宁李璐芳《木材科学与技术》北大核心 2023年第1期74-82,共9页; 为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自... 展开更多; 关键词单板节子加权分布的自适应Gamma校正自适应非线性拉伸非锐化掩模图像增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对比度受限直方图均衡化和非锐化掩模的织物表面瑕疵图像增强算法被引量：12: 5; 作者葛万凯赵世海范雨佳《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第12期68-74,共7页; 针对现有织物表面瑕疵图像增强算法仍存在无法兼顾改善对比度和增强瑕疵细节特征的问题,提出了一种融合对比度受限直方图均衡化(CLAHE)对比度增强和非锐化掩模细节增强的图像增强算法。首先,将采集到的白坯布瑕疵图像加权灰度处理;然后... 展开更多; 关键词瑕疵检测对比度增强细节增强 CLAHE 非锐化掩模; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度融合与USM的蒙古族家具纹样增强研究被引量：2: 6; 作者院霖享董霙达 +1 位作者多化琼王明涛《林产工业》北大核心 2024年第2期29-33,共5页; 为提高蒙古族家具纹样图像的全局对比度、颜色和精细细节,提出了一种基于改进的多尺度融合和USM的图像增强算法。首先对图像采用非锐化掩模技术增强纹样的细节区域,在此基础上进行白平衡处理,然后根据对比度的需求定义权重,最后进行多... 展开更多; 关键词多尺度融合增强归一化权重图像增强非锐化掩模技术蒙古族家具纹样; 在线阅读下载PDF 职称材料

多算法融合的自适应图像增强方法被引量：11: 7; 作者巨刚袁亮 +1 位作者刘小月何巍《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期136-144,共9页; 提出一种多算法融合的图像增强方法,用于工程应用中的复杂降质图像的细节特征恢复.该方法汲取了Laplacian变换法、Sobel梯度法、盒状滤波法、非锐化掩蔽法及灰度幂律法等算法的优点,可对模糊图像进行自适应增强.通过拉普拉斯滤波器和梯... 展开更多; 关键词图像处理图像增强多方法融合自适应非锐化掩模; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非锐化掩模引导滤波的水下图像细节增强算法研究被引量：10: 1; 作者付青青景春雷裴彦良阚光明张正炳吴爱平; 机构长江大学电子信息学院国家深海基地管理中心自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质自然资源部重点实验室青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室; 出处《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期130-138,共9页; 基金国家自然科学基金(51604038) 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室开放基金(MGQNLMKF201705) 长江大学优秀博士、硕士学位论文培育计划资助项目。; 文摘针对水下图像对比度偏低,细节模糊的问题,本文提出基于非锐化掩模引导滤波的细节增强方法。首先由原始图像做引导图进行滤波得到细节层图像,并对细节层使用噪声检测的中值滤波去除斑点噪声;然后对原始图像进行基于均值滤波的非锐化掩模,得到锐化图像,并将锐化图像作为引导图对原始图像进行引导滤波,获取基础层图像;最后将滤波后的细节层进行增益后与引导滤波获取的基础层进行叠加,达到增强水下图像细节的目的。并通过信息熵、局部对比度和平均梯度3种客观评价指标对图像处理结果进行了对比分析,主观和客观测试结果表明,本文采用的算法能够有效提高图像对比度以及增强细节信息,有利于提高水下图像资料解释的准确性。; 关键词水下图像引导滤波细节增强非锐化掩模; Keywords underwater image guided filtering detail enhancement unsharp mask; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法被引量：10: 2; 作者冯策戴树岭; 机构北京航空航天大学自动化与电气工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期107-112,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(50975010) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(YWF-13-D2-HK-26); 文摘针对深度图像平滑过程中会模糊细节的缺点,提出了自适应的非锐化掩模深度图像增强算法.首先将深度图对应的彩色图像作为联合双边滤波的引导图,利用彩色图像相关特征修复了深度图像的缺失和毛糙,然后将双边滤波后的深度图像与高斯滤波后的深度图像作差,提取出不含噪声的高频部分,克服了经典非锐化掩模算法放大高频噪声的缺点,最后根据边缘以及细节的模糊程度,自适应地调节叠加到图像上的高频部分.实验结果表明,设计的算法有效地增强了深度图像细节,抑制了平坦区域的噪声,并填补了边缘缺失,较好地改善了深度图像的质量.; 关键词深度图图像增强非锐化掩模双边滤波深度图修复; Keywords depth map image enhancement unsharp masking bilateral filter depth map inpainting; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉特性的非锐化掩模图像增强被引量：2: 3; 作者李成鞠明毕笃彦徐建军; 机构空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期110-117,共8页; 基金国家863计划(2007AA701121); 文摘将人类视觉特性中灰度敏感程度和颜色相关性引入到图像增强中。选择HSV彩色空间,提出最优可见偏差(OND)引导的非锐化掩模(UM)图像增强算法(OND-UM)对亮度分量进行边缘和细节增强,其中通过数值拟合得到了OND曲线,并构造了基于局部方差的自适应增益函数以实现对不同细节区域增强强度的自适应调整;尤其针对含有低对比度区域图像,利用Otsu分割方法确定阈值的分段自适应拉伸函数进行图像的全局调整和对比度增强;而饱和度分量进行直方图均衡,色度分量保持不变;颜色空间转换后再进行基于改进的颜色相关性统计的RGB空间颜色校正。仿真结果表明,OND-UM对连续边缘增强和边缘噪声抑制方面较优,而颜色校正后的图像色彩更丰富艳丽,更符合人眼视觉。; 关键词非锐化掩模最优可见偏差视觉特性自适应拉伸函数; Keywords unsharp mask optimum noticeable difference visual characteristics adaptive stretching function; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究被引量：1: 4; 作者贺春光高凡袁云梅多化琼丁安宁李璐芳; 机构内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院山西应用科技学院信息工程系; 出处《木材科学与技术》北大核心 2023年第1期74-82,共9页; 基金内蒙古自治区科技计划项目“现代数学技术在非遗蒙古族家具纹样保护传承利用中的应用”(2022YFDZ0031)。; 文摘为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自适应Gamma校正和自适应非线性拉伸处理,用于改善单板节子图像对比度和保持色彩自然,最后利用非锐化掩模技术增强节子细节区域。试验结果表明,该算法能够有效地改善单板节子图像的对比度和细节清晰度,图像颜色更为自然;突出节子缺陷部位,保留了较多节子细节信息;在均方差、峰值信噪比和结构相似性指数上,比AGC-Quantile和直方图均衡化算法均有提升。; 关键词单板节子加权分布的自适应Gamma校正自适应非线性拉伸非锐化掩模图像增强; Keywords veneer knot adaptive gamma correction for weighted distribution adaptive nonlinear tension unsharpened mask image enhancement; 分类号 S781.5 [农业科学—木材科学与技术] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对比度受限直方图均衡化和非锐化掩模的织物表面瑕疵图像增强算法被引量：12: 5; 作者葛万凯赵世海范雨佳; 机构天津工业大学机械工程学院天津工业大学纺织科学与工程学院; 出处《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第12期68-74,共7页; 基金天津市自然科学基金项目(18JCYBJC20200) 中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202003)。; 文摘针对现有织物表面瑕疵图像增强算法仍存在无法兼顾改善对比度和增强瑕疵细节特征的问题,提出了一种融合对比度受限直方图均衡化(CLAHE)对比度增强和非锐化掩模细节增强的图像增强算法。首先,将采集到的白坯布瑕疵图像加权灰度处理;然后对灰度图像进行CLAHE处理,得到改善对比度的图像,对灰度图像进行基于均值滤波的非锐化掩模锐化处理,得到细节增强图像;最后将改善对比度后的图像作为输入图像,细节增强图像作为引导图像,进行引导滤波,实现图像增强。通过主观评价和客观评价指标对算法处理结果进行多组对比分析,其中融合算法的MG、PSNR和信息熵值均最大,并对算法处理后图像进行瑕疵识别,融合算法准确率最高,达到98%以上。结果表明,融合算法有效改善织物瑕疵图像对比度的同时也增强了瑕疵细节信息,有利于提高后续瑕疵识别和分类的准确性。; 关键词瑕疵检测对比度增强细节增强 CLAHE 非锐化掩模; Keywords defect detection contrast enhancement detail enhancement CLAHE unsharp mask; 分类号 TS106 [轻工技术与工程—纺织工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度融合与USM的蒙古族家具纹样增强研究被引量：2: 6; 作者院霖享董霙达多化琼王明涛; 机构内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院; 出处《林产工业》北大核心 2024年第2期29-33,共5页; 基金内蒙古自治区重点研发和成果转化计划项目“现代数学技术在非遗蒙古族家具纹样保护传承利用中的应用”(2022YFDZ0031)。; 文摘为提高蒙古族家具纹样图像的全局对比度、颜色和精细细节,提出了一种基于改进的多尺度融合和USM的图像增强算法。首先对图像采用非锐化掩模技术增强纹样的细节区域,在此基础上进行白平衡处理,然后根据对比度的需求定义权重,最后进行多尺度融合能更好地体现出图像中有价值的信息和样式。结果表明:该算法能突出纹样的细节部位,图像颜色更加自然直观,有效地增强了蒙古族家具纹样的图片;该方法可为缺失纹路的蒙古族家具纹样复原提供技术支撑,同时对蒙古族家具纹样的保护具有重要意义。; 关键词多尺度融合增强归一化权重图像增强非锐化掩模技术蒙古族家具纹样; Keywords Multi-scale fusion enhancement Normalized weights Image enhancement Non-sharpening mask technology Patterns of Mongols furniture; 分类号 TS664.01 [轻工技术与工程] TS396 [轻工技术与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多算法融合的自适应图像增强方法被引量：11: 7; 作者巨刚袁亮刘小月何巍; 机构新疆大学机械工程学院; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期136-144,共9页; 基金国家自然科学基金(Nos.31460248 61262059) +3 种基金新疆大学博士启动基金新疆自治区研究生科研创新项目(No.XJGRI2015025)资助~~; 文摘提出一种多算法融合的图像增强方法,用于工程应用中的复杂降质图像的细节特征恢复.该方法汲取了Laplacian变换法、Sobel梯度法、盒状滤波法、非锐化掩蔽法及灰度幂律法等算法的优点,可对模糊图像进行自适应增强.通过拉普拉斯滤波器和梯度滤波器将原始图像分为基础层、细节层及边缘特征层;对微小细节信息及边缘特征信息进行增强,对基础信息进行压缩;然后采用盒装滤波器对图像的三个分层进行平滑过度及噪音过滤,最后使用非锐化掩蔽法和灰度变换来增加图像灰度的动态范围,从而得到增强后的图像.在相同的工况下,该方法分别与直方图均衡法、自适应伽马矫正法及小波变换的图像增强法实验结果进行对比,结果表明,该方法将图像的清晰度提高了13.1%-126.1%,能有效地处理复杂型感染的图像,避免图像过度增强,可以获得适合人眼的最佳视觉细节内容的增强效果.; 关键词图像处理图像增强多方法融合自适应非锐化掩模; Keywords Image processing Image enhancement Multiple methods-fusion Self-adaption Unsharp; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于非锐化掩模引导滤波的水下图像细节增强算法研究	付青青景春雷裴彦良阚光明张正炳吴爱平	《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法	冯策戴树岭	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于视觉特性的非锐化掩模图像增强	李成鞠明毕笃彦徐建军	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究	贺春光高凡袁云梅多化琼丁安宁李璐芳	《木材科学与技术》北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于对比度受限直方图均衡化和非锐化掩模的织物表面瑕疵图像增强算法	葛万凯赵世海范雨佳	《毛纺科技》 CAS 北大核心	2021	12	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多尺度融合与USM的蒙古族家具纹样增强研究	院霖享董霙达多化琼王明涛	《林产工业》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	多算法融合的自适应图像增强方法	巨刚袁亮刘小月何巍	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料