亮度偏暗的彩色图像增强技术研究

第二章主要眼底图像增强方法彩色眼底图像增强对医学诊断具有重要的作用，目前主要的彩色眼底图像增强方法有：直方图均衡化、对比度受限自适应直方图均衡化以及Hessian矩阵增强方法。

2.1 直方图均衡化方法一般来说，图像对比度的可用较为常见的两种方法进行增强处理，分别为间接对比度增强方法是直方图拉伸方法和直方图均衡化(Histogram Equalization，简称HE)方法。

对于直方图均衡化而言，图像灰度改变的是通过累积函数来实现的，以此达到增强对比度的效果。

其基本的操作步骤的核心思路即，对原始图像的非均质化拉伸处理，使其像素值间距扩张，均匀化各灰度范围的像素量。

这种方法也存在一些缺点：(1) 增强后图像的灰度级会变少，部分细节会消失；(2) 当输入图像的直方图有非常密集的部分时，增强后的图像的对比度会增强过度。

通过直方图均衡化，图像的亮度可以更好地分布在直方图上，让图像更易于观察。

用这种方法来增强图像局部的对比度就不会使图像整体的对比度产生影响，直方图均衡化通过有均衡亮度密集的区域来实现这种功能。

直方图均衡化对增强背景太亮或者前景太暗的图像有很好的效果，尤其是增强X光图像中清晰度较差的骨骼结构以及曝光过度和曝光不足的图像中的细节信息。

这种方法具有一个特殊优势是它的直观性和可逆操作性，若均衡化的函数是已知的，则可以构造出初始的直方图。

但该方法的缺点也很明显，即必须对所有的数据进行分析，这就可能会增加背景的对比度并且降低有用信息的对比度。

图像的直方图可以表现出图像像素值的分布规律。

由于图像是由大量像素组建而成，因而可以将像素分布的直方图进行列表统计来对其特征进行分析研究。

直方图对图像特征的提取和确定其相似度上都具有巨大的贡献，它能通过对不同区间的像素值分布特征进行整体上的调整，优化其灰度分度，进而达到增强图像的视觉感。

直方图与图像清晰度的有如下关系：(1) 亮度不足，即代表其在直方图中主要位于像素值较小区间；(2) 亮度高，即表示其在直方图中主要位于像素较大区间；(3) 灰度级随对比度的降低而降低，且中间水平的灰度级是主要信息的储存区；(4) 灰度级随对比度的升高而升高，且主要信息呈均匀化分布。

图像色彩增强技术毕业论文题目：遥感图像的彩色增强处理专业：电子信息工程摘要卫星遥感技术在我国经济和社会发展及国防建设中得到了广泛的应用，并发挥了不可或缺的作用。

随着遥感技术应用的深入发展，应用部门对遥感信息质量的要求也日益提高。

因此，对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题，成为当今急需解决的问题。

图像色彩增强技术作为遥感图像处理的一种重要手段，可以有效地改善遥感图像的视觉效果，增强信息的识别率，实现遥感应用质量的显著提高。

基于此，本文在深入分析彩色图像增强理论、图像的RGB彩色模型、图像的HSI彩色模型以及这两种模型相互转换原理及方法的基础上，重点阐述了怎样利用MATLAB软件，对彩色图像HSI模型下的三个不同分量色调H、饱和度S、亮度I，分别通过色调增强、饱和度增强、直方图均衡化三种不同方法进行处理，从而达到遥感图像彩色增强的目的。

关键词遥感MATLAB 彩色增强直方图色调饱和度AbstractSatellite remote sensing technology has a wide application and plays an indispensable role in the economic development, social development of our country, and our national defense construction. With the deepening of its application, the requirement for the quality of remote sensing information is continually improved. Therefor, to improving the color of the remote sensing image through varieties of means has been a urgent problem to be solved.As an important means for remote sensing image processing, color enhancing technique can effectively improve the visual effect of the image, enhance the recognition rate of information, and evidently improve the quality of remote sensing application. According to the color enhancing theory, the function characteristics of RGB, HSI color models, and the transition method and theory between the two color models, the paper mainly discussed how to use the tonal enhancement method, the saturation enhancement method and the histogram enhancement method to test with H, S, I, the component of the HSI color model, then to reach the purpose of enhancing the color of remote sensing image. Analysis was carried out using MATLAB.Keyword Remote Sensing MATLAB Color Enhancement Histogram ToneSaturation目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景及目的 (1)1.2国内外研究现状及发展趋势 (1)1.3课题研究的主要内容 (2)第2章遥感彩色图像增强技术 (3)2.1引言 (3)2.2彩色图像基础理论 (3)2.2.1三基色原理 (3)2.2.2 CIE色度图 (5)2.3图像的彩色模型 (7)2.3.1 RGB彩色模型 (7)2.3.2 HSI彩色模型 (8)2.3.3 RGB彩色模型到HSI模型的转换 (9)2.3.4 HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换 (10)2.4彩色图像增强 (10)2.4.1 真彩色增强 (10)2.4.2 伪彩色增强 (12)2.4.3假彩色增强 (12)2.5小结 (13)第3章 MATLAB软件中的图像处理 (14)3.1MATLAB软件简介 (14)3.2MATLAB的工作环境 (14)3.2.1 MATLAB系统的启动 (14)3.2.2 MATLAB的命令窗口 (15)3.3在MATLAB中对图像的基本操作 (16)3.3.1 图像文件的信息查询 (17)3.3.2 图像文件的读取 (17)3.3.3 图像文件的写入 (17)3.3.4 图像文件的显示 (18)3.3.5 图像的数据类型转换 (18)3.3.6 图像类型的转换 (19)3.4MATLAB对图像处理的示例 (19)3.5小结 (20)第4章 MATLAB中彩色图像增强处理的实现 (21)4.1直方均衡化增强法 (21)4.1.1直方图均衡的基本原理 (21)4.1.2 流程图及程序代码 (22)4.1.3程序调试结果及结论 (26)4.2色调增强法 (27)4.2.1 色调增强法基本原理 (27)4.2.2 流程图及程序代码 (27)4.2.3 程序调试结果及结论 (31)4.3饱和度增强法 (32)4.3.1 饱和度增强法基本原理 (32)4.3.2 流程图及程序代码 (32)4.3.3 程序调试结果及结论 (36)4.4小结 (37)第5章结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)遥感图像彩色增强处理第1章绪论1.1 课题研究背景及目的随着对地观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用，遥感图像已不仅仅是科学研究和工程设施建设的基础数据。

图像增强方法的研究
图像增强方法是指利用图像处理技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度和增加图像的可视化效果。

目前，图像增强方法的研究主要集中在以下几个方面：
1. 空域方法：空域图像增强方法是在图像的原始空间进行处理，常见的方法有直方图均衡化、灰度拉伸、局部对比度增强等。

这些方法主要通过调整图像的亮度、对比度和颜色分布来增强图像的视觉效果。

2. 频域方法：频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理，然后再将处理结果逆变换回到原始图像空间。

常见的方法有傅里叶变换、小波变换等。

这些方法主要通过增强图像的频率信息来改善图像的细节和清晰度。

3. 图像复原方法：图像复原方法主要用于恢复由于噪声污染、模糊等原因而失真的图像。

常见的方法有最小二乘法、滤波器等。

这些方法主要通过建立图像的数学模型，对图像进行复原和重建。

4. 深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究开始将深度学习技术应用于图像增强领域。

通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习方法可以学习到更准确的图像增强模型，并实现更好的图像增强效果。

总之，图像增强方法的研究旨在提高图像的视觉效果和质量，以满足人类视觉系统的需求。

随着技术的不断发展，未来还有很多新的图像增强方法将被提出和研究。

低光照图像增强算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像增强技术成为了研究的重要领域之一。

其中，低光照图像增强算法是处理低质量、低亮度图像的关键技术，对于提高图像质量、增强图像细节、提升图像识别精度等方面具有重要的应用价值。

本文旨在对低光照图像增强算法进行全面的综述，介绍其研究背景、发展历程、主要算法及其优缺点，并探讨未来的发展趋势。

本文将对低光照图像增强的研究背景进行介绍，阐述低光照图像增强技术在视频监控、医学影像分析、军事侦察、航空航天等领域的应用需求。

本文将回顾低光照图像增强技术的发展历程，分析不同算法在不同历史阶段的发展特点和主要贡献。

接着，本文将重点介绍当前主流的低光照图像增强算法，包括基于直方图均衡化的算法、基于Retinex理论的算法、基于深度学习的算法等，并详细阐述其原理、实现方法、优缺点等。

本文将展望低光照图像增强技术的未来发展趋势，探讨新技术、新算法在提升图像质量、提高识别精度等方面的潜在应用。

通过本文的综述，读者可以全面了解低光照图像增强算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。

二、低光照图像增强的基本原理低光照图像增强算法的核心目标是在保持图像细节和色彩信息的提高图像的亮度和对比度，从而改善图像的视觉效果。

这通常涉及到对图像像素值的调整，以及对图像局部或全局特性的分析和优化。

基本的低光照图像增强算法可以分为两类：直方图均衡化和伽马校正。

直方图均衡化是一种通过拉伸像素强度分布来增强图像对比度的方法。

这种方法假设图像的可用数据跨度大，即图像包含从暗到亮的所有像素值。

然而，对于低光照图像，由于大部分像素值集中在较低的亮度范围内，直方图均衡化可能会过度增强噪声，导致图像质量下降。

伽马校正则是一种更为柔和的增强方法，它通过调整图像的伽马曲线来改变图像的亮度。

伽马曲线描述了输入像素值与输出像素值之间的关系，通过调整这个关系，可以改变图像的亮度分布。

无人机拍摄图像处理中的图像增强技术研究无人机拍摄技术不断的发展和创新，让无人机在各个领域得到广泛的应用。

无人机拍摄的图像质量往往受到环境和设备限制，为了使图像更清晰、更丰富、更具有信息量，图像增强技术便得到了广泛的研究和应用。

一、无人机图像增强技术的现状在当今的无人机技术中，图像增强技术得到了广泛的应用，比如农业、地貌测绘、城市规划、环境监测、灾害现场勘察等领域。

而在这些领域中，图像增强技术的主要目的是提高图像的质量，使得图像的细节更加清晰，色彩更加丰富，并提高图像的信息量。

因此，图像增强技术成为无人机技术中一个不可缺少的环节，也是技术发展的必然趋势。

目前，随着无人机技术的不断发展，图像增强技术也不断得到提升。

不仅无人机的硬件设备越来越先进，而且图像增强的软件算法也在不断改进。

现在常用的图像增强技术有：直方图均衡化、灰度变换、模糊滤波、空间域滤波、频率域滤波等。

二、图像增强技术的基本原理图像增强技术是通过改变图像的色调、对比度、亮度和清晰度等参数，提高图像的质量和信息量的方法。

无论是软件算法还是硬件设备都要依赖于图像的特征和运算方式来进行处理。

其中，直方图均衡化技术是一种常见的图像增强技术。

直方图均衡化是一种通过计算某一灰度值的出现频率，来调整图像的像素值的技术。

通过变换图像的灰度值分布，增强图像的对比度，让图像更加清晰，从而提高图像的信息量和质量。

另外，空间域滤波和频率域滤波也是常见的图像增强技术。

空间域滤波是对图像进行像素操作，通过和周围像素值的计算，改变图像的亮度和对比度，让图像更加清晰。

而频率域滤波则是对图像进行傅里叶变换，将图像转换到频率域中，通过对频率分量的处理，来改变图像的亮度和对比度。

三、无人机图像增强技术的应用在无人机的实际应用领域中，图像增强技术得到了广泛的应用，主要应用于以下几个方面。

1、农业领域。

无人机拍摄的图像可以用于农业生产上的作物检测、生长监测、土壤检测等，通过图像增强技术可以让图像更加清晰，更加丰富，进而得到更加准确的信息，使得农业生产更加科学。

计算机视觉中的图像增强技术图像增强技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在提高图像质量和增强图像的细节。

通过使用各种算法和技术，图像增强能够改善图像的亮度、对比度、清晰度等方面，使图像更加逼真和易于分析处理。

本文将介绍几种常见的计算机视觉中的图像增强技术。

一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使得图像在亮度和对比度上得到改善。

该技术基于直方图的分析，将图像的像素值映射到较广的范围内，使得亮度水平更加均衡。

直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，并且对于各种类型的图像效果良好。

二、模糊和锐化模糊和锐化是图像增强中常用的技术。

模糊技术可以减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑。

常见的模糊技术包括高斯模糊、均值模糊等。

锐化技术则相反，可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。

锐化技术常用的方法有拉普拉斯锐化、边缘增强等。

三、增强滤波增强滤波是一种基于图像频域分析的增强技术。

该技术通过对图像进行频域变换，提取频域信息，然后根据图像的特点进行相应的增强处理。

常见的增强滤波技术包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。

增强滤波可以有效地去除图像的噪声和模糊，提高图像的品质。

四、对比度增强对比度增强是一种提高图像亮度差异的技术。

该技术通过调整图像的像素值，使得图像中的亮部和暗部之间的差异更加明显，提高图像的视觉效果。

对比度增强常用的方法有直方图拉伸、对比度增强函数等。

对比度增强可以使图像中的细节更加鲜明，提高图像的可视化效果。

五、超分辨率重建超分辨率重建是一种特殊的图像增强技术，旨在提高图像的分辨率和细节。

该技术可以通过多帧图像的融合、插值和恢复等方法，使得图像的细节更加清晰，增强图像的可见细节。

超分辨率重建常用的算法包括基于插值的方法、最小二乘法等。

总结：计算机视觉中的图像增强技术是提高图像质量和增强图像细节的重要手段。

本文介绍了几种常见的图像增强技术，包括直方图均衡化、模糊和锐化、增强滤波、对比度增强和超分辨率重建。

基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法李忠海;宋笑宇;陈灿灿;王崇瑶【摘要】在处理低照度的图像时,传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度,但是存在\"光晕伪影\"和图像细节表现不明显等问题,因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法.首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法,将图像分成细节图像和基本图像.然后对分离出来的两个图像层构造增益系数,分别进行增强处理后再进行重构,得到一个新的亮度图像.最后,在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像.实验结果表明,本文算法使图像的边缘和细节更加突出,而且能够消除\"光晕伪影\"现象,客观评价指标也有较大幅度的提升.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2019(034)001【总页数】9页(P41-49)【关键词】Retinex算法;引导滤波;图像分层;图像重构【作者】李忠海;宋笑宇;陈灿灿;王崇瑶【作者单位】沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳,110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳,110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳,110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳,110136【正文语种】中文【中图分类】TP751.1引言在天气、光线等不良条件下，采集到的彩色图像亮度和对比度都比较低，为了增强低照度彩色图像的整体亮度，使图像中物体的细节信息更加清晰，并使其具有良好的视觉效果，研究高质量的图像增强算法受到了国内外很多学者的关注，成为图像处理领域的热点问题。

Retinex理论由Land首次提出，又称为色彩恒常性理论，在图像增强应用中较为广泛[1]。

近年来在Retinex算法理论的基础上，国内外学者提出了很多改进的Retinex算法。

但是大量实验结果表明，Ret⁃inex理论依然存在“光晕伪影”、图像过增强和算法运算效率低等缺陷[2]。