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  • 2021-06-22 10:00:27

    图像细节增强(直方图均衡化,对数变换,Gamma变换(校正))


    # 前言

    重新梳理图像增强的基础算法,整理之前的笔记。


    一、直方图均衡化

    1.定义

    直方图均衡化(Histogram Equalization)是通过源图像直方图分布变成近似均匀分布,从而增强图像的对比度。

    2.原理

    直方图均衡化的基本思想是对在原始图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。
    在真实场景中,暗图像的直方图分量集中在图像像素灰度较低的一端,而亮图像的直方图分量偏向于图像像素灰度较高的一端,如下图
    灰度直方图

    当图像的灰度直方图几乎覆盖整个灰度的取值范围,且除个别像素点的灰度值个数较为突出,整幅图像的灰度值分布近似于均匀分布,因此图像就具有较大的灰度动态范围及较高的对比度,且图像的细节更为丰富。在实际的应用中仅仅依靠输入图像的直方图信息,利用变换函数可以将输入图像直方图信息达到上述效果,该变换的过程为直方图均衡化。
    在直方图均衡化过程中,①图像像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,明亮区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒;②如果是八位图像,像素映射函数的值域应在0和255之间的。
    累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数。

    3.方法步骤

    二、对数变换

    1.原理

    对数变换可以拉伸范围较窄的低灰度值,同时压缩范围较宽的高灰度值。用来扩展图像中的暗像素值,同时压缩亮像素值。如公式

    S=Clog(1+r)
    其中c为常数,r加1可以使函数向左移一个单位,得到的s均大于0。
    在傅立叶频谱(幅度谱)的显示。对傅立叶频谱进行对数变化,
    如左图中蓝线为变换函数,注意x轴量级为10的7次方,直接被压缩到了0-17.5,效果非常明显。右图是经过对数变换,又经过最大最小值变换后的频谱。
    在频谱图上的对数变换

    三、Gamma校正

    1.原理

    Gamma曲线是一种特殊的色调曲线,当Gamma值等于1的时候,曲线为与坐标轴成45°的直线,这个时候表示输入和输出密度相同。高于1的Gamma值将会造成输出亮化,低于1的Gamma值将会造成输出暗化。总之,我们的要求是输入和输出比率尽可能地接近于1。在显示器、扫描仪、打印机等输入、输出设备中这是一个相当常见并且比较重要的概念。在计算机系统中,由于显卡或者显示器的原因会出现实际输出的图像在亮度上有偏差,而Gamma曲线矫正就是通过一定的方法来矫正图像的这种偏差的方法。一般情况下,当用于Gamma矫正的值大于1时,图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展,当Gamma矫正的值小于1时,图像的高光部分被扩展而暗调部分被压缩,Gamma矫正一般用于平滑的扩展暗调的细节

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    万次阅读 2017-09-22 21:49:54
    本篇主要讲述图像细节增强的几种方法,根据论文做了总结笔记。主要有:L0平滑,引导滤波,快速双边滤波和边缘保留多尺度图像分解的新方法(基于加权最小二乘法框架)。 图像细节增强的核心是将原图像表示为基本分量...

    本篇主要讲述图像细节增强的几种方法,根据论文做了总结笔记。主要有:L0平滑,引导滤波,快速双边滤波和边缘保留多尺度图像分解的新方法(基于加权最小二乘法框架)。

    图像细节增强的核心是将原图像表示为基本分量(base layer)与细节分量(detail layer)之和,在此基础上单独增强细节分量并得到增强图像,关键在于基本分量的获取。

    L0平滑:L0梯度最小化,前处理后图像与原图的相似性+平滑的程度(梯度非零个数)。【迭代求解,隐式】

    引导滤波:局部线性假设+L2正则约束(表示输入输出的差异)【得到滤波核,显式】

    双边滤波:空间邻近度+像素值相似度(和0阶各向异性相统一,分段线性近似+FFT加速)

    加权最小二乘:在保持边缘和平滑滤波之间做平衡,输出输出相似性+惩罚项(梯度大则约束小)

    参考文献:

    1.    Image Smoothing via L0Gradient Minimization

    2.    Guided Image Filtering

    3.    Fast Bilateral Filtering forthe Display of High-Dynamic-Range Images

    4.    Edge-Preserving Decompositionsfor Multi-Scale Tone and Detail Manipulation



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    (1)DDE应用背景

    (2)DDE算法简介

    (3)DDE 实现

    (4)DDE 总结和不足

     

    ----------author:pkf

    -----------------time:2-9

    ----------------------qq:1327706646

     

    (1)DDE应用背景

      关于图像的增强,无数种方法,有线性映射,直方图均衡拉伸,还有时域,空域的增强等等,但是对于红外图来说,有许多限制,本身红外图是单色的灰度图,局部对比度和亮度有时很弱,常用的线性影射(如AGC)或者直方图统计(如直方图均衡化HE)等方法往往存在输出图像场景细节模糊,甚至目标丢失的现象。因此,动态压缩方法成为制约热成像系统性能的关键点之一。这里数字细节增强(DDE)技术,不仅有效地压缩了图像的灰度位数,而且场景中的微小目标细节获得有效保存,成为当前高性能热成像系统的关键处理技术之一

    (2)DDE算法简介

      DDE 即dige details enhance,即在于细节的增强技术。

    自然场景的红外图像具有很高的温度动态范围,这种大温差现象通常存在于物体或者物质之间(如天空、地面、车辆),而相对较小的温差则存在于物体或者物质的局部(如房屋的屋檐、墙壁、门、窗)。要使得在8bit的图像中仍能较好地呈现14bit的图像细节信息,不仅需要对大动态的信息进行相对较强的压缩,而且需要留出必要的灰度级,使小动态的细节信息有其表现的空间。如图1所示,在算法处理时首先利用特殊的滤波器将图像的大动态温度范围信息(基础图像)和小动态细节信息(细节图像)进行分离;然后对两部分分别进行动态压缩,并在8bit显示数据中各自指定一定比例的压缩后映射范围,最后合成一幅8bit的输出图像。

    图1算法基本处理流程

     

    双边滤波器是动态分离应用中较典型的一种滤波器,利用双边滤波分离大动态和小动态图像的方法为:

    空域低通滤波可理解为某一中心像素与其周边像素的加权平均,而权重随着与中心像素的空间距离加长而逐渐减小。同理,可构造一个灰度域滤波器,该滤波的权重随着周边像素的灰度与中心像素灰度的差距加大而减小,从而可使图像中有剧烈变化的部分不会被滤除,对于红外热图像则是保留了高动态图像中高温与低温动态范围以及局部图像的细节信息。

    分离后的图像可通过如线性映射啊、直方图均衡等一些常规的方法压缩至8bit,最后合成完整的图像输出。

    (3)DDE 实现

    http://www.pudn.com/downloads581/sourcecode/graph/texture_mapping/detail2383156.html

    (4)DDE 总结和不足

    http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-GXGD201205013.htm

    http://wenku.baidu.com/link?url=huNWyZJ9EP2AeufmpBsjfDIkPeW9L9WdJiHPJ2pfp1MBnQBTfdw3gklvM_1bvPnA4C5T6Zmw10j8-K2-BmcJO-D_vEV7xm15BTAOw8a-bt_ 详细案例1

    http://wenku.baidu.com/view/ad63e42add36a32d737581e2.html 详细案例2

    http://xilinx.eetrend.com/article/4688 基于xilinx fpga的 dde 实现

     

     

    http://projector.it168.com/a2012/0312/1323/000001323727.shtml

    http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=agc%20图像增强&rsv_pq=ee7ced29000043c2&rsv_t=e15bLHemXKSjrePWe7HqqZvpe0bE9LKH58iDTPdlMDascTPdKXiXwoiQTG8&rsv_enter=1&inputT=1076&rsv_sug3=6&rsv_sug1=2&rsv_sug2=0&rsv_sug4=1747&rsv_sug=1 agc

     

    http://zhidao.baidu.com/link?url=xjbr6Xe2i0MgqRXuetY9grNOgxdtmzv_snrVNoJDPaX6VCztB34x63u2Q-UPuxnSYa3N9X3TEs5-ZUXWXZm_aa double float的 范围

    http://www.cnblogs.com/fromchaos/archive/2010/12/07/1898698.html double float

    转载于:https://www.cnblogs.com/pengkunfan/p/4281967.html

    展开全文
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            一直忙于手上的工作,没有及时总结,今天抽几分钟时间,将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程,会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片,其余2张为晚上8点所拍照片,另因工作需要,先进行算法部分,两点校正和盲元填充放后面做,且手上探测器库存4年之久,光学镜头也不是特别好,所以图片中盲元较多。从图像分析,以图片中倒车的车为例,细节纹理非常明显,结果表明4x4的clahe比3x3的clahe​​​​​​​细节增强明显,且对空或者半空都没有分块现象。

     

     

     

     

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