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公开(公告)号：CN104050636A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410246543.1
申请日：2014-06-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种粒度可控的低照度图像的增强方法，首先获取原始低照度图像的光辐射场，然后通过对原始低照度图像亮度的估测，制备出自适应的亮度修复因子ω和基础光强A，并利用对光辐射场的标准差制备出两个自适应的高斯滤波器；最后利用该两高斯滤波器对光辐射场进行去噪和模糊化处理，并通过自适应亮度修复因子ω和基础光强A得到复原后的图像；由于采用反应可见光成像规律的大气光散射模型，图像复原的效果符合人眼视觉特性；自适应地设计高斯滤波器、求取亮度修复因子和计算基础光强，具有场景变化的自适应性；适用于彩色图像或灰度图像、光学图像或其它光谱图像，具有通用性。
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公开(公告)号：CN111127343B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911237886.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种直方图双控的红外图像对比度增强方法，其技术方案包括：首先直方图进行均值归一化预处理，然后计算直方图中有效灰度级的占比值；根据有效灰度级占比设置直方图截断阈值，其中截断阈值与占比值成正比例并进行了数值保护处理；求取校正参数Gamma值，其中Gamma值与截断阈值成反比例关系；将直方图进行钳位处理后对部分数据进行Gamma校正处理；对直方图数据做后处理并进行经典直方图均衡操作，最终输出对比度增强的红外图像。本方法除了需要统计全图的直方图外，其余操作都是采用点处理算法，因此处理效率高，占用资源少实时性好,且该方法计算简单，直接对直方图进行处理，不需要对图像每个像素点进行操作，内部自适应控制，采用默认参数可达到较好的对比度增强效果，而且控制方式灵活，可以根据个人的视觉感知差异设置人工控制参数，以满足不同使用者的感官需求，增加算法的灵活性。
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公开(公告)号：CN109493289B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201811257366.1
申请日：2018-10-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种具有亮度及饱和度双重非线性图像增强方法，首先将输入的彩色图像从RGB(Red Green Blue)颜色空间转换为HSV(Hue Saturation Value)颜色空间；利用由单调递减的非线性凹函数得到的增强系数乘上V通道图像即可对V通道进行增强；将S通道图像乘上一个通过近高斯函数线性变化得到的增强系数进行非线性增强；最后将图像从HSV颜色空间转换回RGB颜色空间，得到亮度及饱和度双重增强图像。本发明提供的彩色图像非线性增强方法，能够增强图像的整体亮度及饱和度，从而提高图像的整体质量，适用于各类彩色图像，计算复杂度低、处理效果显著。
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公开(公告)号：CN112801905A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110144507.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种亮度可调自适应对比度增强方法，目标亮度可调，即用户根据个人亮度感知选取目标亮度，作为二重遍历寻优的衡量标准，得到符合用户期待的增强图像；参数自适应，采取二重遍历的方式寻找最佳调整参数，调节全局亮度和对比度的同时提升细节。本发明解决了现有直方图均衡方法参数非自适应、适用范围局限等不足，使得不同图像的处理亮度和对比度都符合个人视觉感知。
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公开(公告)号：CN112488969A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011472317.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种基于人眼感知特性的多图融合增强方法，具体包括：提取输入图像亮度图I0，进行线性拉伸预处理得到预处理图I，并将其均值归一化得到Hist；两次调整最小可觉察误差曲线得到曲线JND1和JND2，并以曲线JND1和JND2对Hist进行截断操作，分别得直方图Hist1和Hist2；根据截断后的直方图Hist2自适应生成gamma并对直方图Hist2中小于1的数据进行保护校正处理，得到更新后的Hist2’；将Hist1和Hist2’分别进行均衡化处理，依次得到映射曲线T1和T2，并将亮度图经由这两条映射曲线映射，得到增强图I1和I2；将增强图I1和I2进行融合处理，得到最终的增强结果图O；本发明提出的方法使用人眼最小可觉察误差曲线，更好的模拟人眼视觉特性，在有效增强局部细节纹理的同时，大大降低了计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419195A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011347648.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性变化的图像增强方法，包括如下步骤：对输入图像的灰度值进行线性拉伸，扩展灰度谱带宽，得到标准化图像；计算标准化图像的均值、中值和标准化图像的直方图所占动态范围的中间值，将均值、中值或标准化图像的直方图所占动态范围的中间值作为分隔值，将标准化图像按像素大小分成两个区域；计算两个区域的像素强度平均值，根据像素强度平均值计算两个区域的幂函数参数；利用幂函数参数分别对相应的区域进行校正，得到校正后的两个子图像；对校正后的两个子图像进行合并，得到最终的增强图像；本发明提供的方法克服了现有技术在不同场景图像亮度和对比度调整上参数非自适应等不足，提高处理效率，扩大适用范围。
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公开(公告)号：CN111080563A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911282021.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遍历寻优的直方图均衡方法，包括：对灰度图像的直方图进行均值归一化并且遍历Gamma值，再将图像遍历后所得的对比度和信息熵数据输入到混合模型得到最优Gamma值；对灰度图像均值归一化的直方图进行最优Gamma校正并进行直方图后处理；最后，进行直方图均衡处理并输出图像。本发明能够解决部分图像中由于环境原因所导致图像存在图像细节不足、亮度不足或曝光过度等问题。
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公开(公告)号：CN106296742B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610694150.6
申请日：2016-08-19
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种结合特征点匹配的在线目标跟踪方法，首先计算被跟踪目标的显著区域，从而获得最佳目标跟踪区域；然后采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化，并通过层级聚类方法剔除干扰点得到目标最终所在的位置；最后，将跟踪器所估计的尺度信息反馈给检测器，通过缩小检测尺度空间来加快检测器的速度。本发明采用基于TLD目标跟踪方法，利用被跟踪目标的显著性进行目标跟踪，结合了光流法和特征点匹配法以加强跟踪算法在不同场景下跟踪目标的鲁棒性，该方法简单易行，执行速度快。
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