基于最优模糊变换和Retinex理论的静脉图像增强方法

一种新的结合模糊变换和retinex理论静脉图像增强方法,可以解决近红外静脉图像所存在的低对比度,动态范围狭窄和强度分布不对称问题。最优模糊变换用于加强全局对比度,引入的Retinex方法可以增强图像细节信息,弥补最优模糊变换的细节缺失。由于图像从空间域向模糊域转换时使用一个参数优化隶属函数,处理的图像不具有最佳性,文中提出一种双参数的隶属函数的优化方法,同时提出一种自适应的选择控制参数方法。实验结果表明,该方法可以有效提高静脉图像与背景的对比度,与其他方法的实验结果相比较,可以看出该办法具有更好的图像增强性能。     

一种基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法

在分析图像模糊增强算法对于隶属函数及其模糊区域选择方法不足的基础上,提出一种新的基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法。该方法给出一个新模糊熵的定义,这个新模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时又考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况。这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息。另外,根据图像增强算法中使用double型数据类型的特点,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数。将新算法应用于图像增强中,取得了优于现有大多数模糊增强算法的效果。     

基于混合人工鱼群的图像模糊增强算法

模糊隶属度函数的形式直接影响灰度图像增强的质量,为进一步改善图像模糊增强的效果,对目前的模糊隶属度函数进行研究,并提出一种改进的参数化s型模糊隶属度函数用于图像增强;所提算法利用图像对比度的质量评价模型,结合人工鱼群算法和Powell算法搜索s型函数中的未知参数值,进而确定该模糊隶属度函数;通过实验结果表明:该算法能够较好地改善灰度图像质量,并且控制参数可通过优化算法自适应获得,具有较好的通用性,是一种有效的图像模糊增强算法。     

基于相似度测量和模糊熵的矿井图像增强方法

为了提高煤矿井下图像的视觉效果,提出一种改进的基于相似度测量的增强算法和模糊熵理论相结合的方法.根据煤矿井下图像的特点,引入模糊熵,建立基于模糊熵测度的判别准则,尽量去除噪声干扰.改进隶属度函数的计算方法,充分提取图像中的分形维特征信息.通过改进对比度变换因子的计算方法,进一步增强图像局部对比度.实验结果表明,处理后的图像不会出现增强过度现象,具有较好地噪声抑制、明暗对比和保持图像细节,是一种有效地矿井图像增强方法.     

模糊域内基于Retinex的雾霾图像增强算法

现有Retinex图像增强算法在使用过程中往往会产生轻微的光晕现象,在图像清晰度、细节、保真性、适用范围等方面存在诸多不足,在模糊域内,提出的基于Retinex的雾霾图像增强算法可有效克服此类不足。首先利用自适应多阈值算法对图像进行分块,并确定分块区域的最佳渡越点;然后采用线性隶属度函数将图像像素值变换为模糊域,通过渡越点计算提出的模糊双曲正切函数的关联参数,对图像的各个分块区域应用Retinex算法进行非线性图像增强,同时对增强结果进行模糊双曲正切调整;最后采用线性加权和线性逆变换的方法恢复原图像。通过对大量图像的对比实验发现:传统处理方法产生的光晕现象得到了抑制,图像清晰度、细节、保真性以及对比度等处理效果改善明显,算法适用范围更广。     

基于小波域反正切变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大的特点,利用由信息熵、信噪比和图像标准差构成的评价函数,提出一种平稳小波域的红外图像增强算法。以反正切变换为基础,设计在平稳小波域内增强红外图像对比度的非线性变换函数,并利用差分演化算法与评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,与传统的小波域增强算法相比,该算法在有效增强红外图像对比度的同时,对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于模糊域的彩色图像增强

本文提出了一种新的基干模糊域的彩色图像增强方法。先把图像从RGB模型转换为HSV模型,引入了一个新的对比度增强算子——模糊对比度,采用高斯分布函数,在模糊域对V分量进行图像增强,然后再将图像转换回RGB模型。实验证明该方法对干彩色图像的增强能达到令人满意的效果。     

基于模糊最大熵的红外图像增强算法

针对红外图像整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点,论文提出了一种基于模糊最大熵和改进的S函数的图像增强算法。该方法首先通过模糊最大熵准则求取最佳阈值,再使用改进的S函数对阈值两侧的像素灰度进行模糊域的非线性拉伸,从而得到增强后的红外图像。实验结果表明,该算法能明显提高红外图像对比度,突出目标并降低背景噪声。     

一种基于à trous算法的遥感图像模糊集增强算法

针对遥感图像在处理过程中噪声放大引起的对比度差,边缘细节模糊和目标与背景区分不明显等问题,提出一种结合àtrous算法和改进的模糊对比度增强的遥感图像增强算法。该算法一方面利用直方图均衡,提高图像整体对比度;另一方面根据图像在二进小波域表达的冗余性,不会在图像预处理时平滑掉某些重要信息。其平移不变性避免了传统图像增强算法中产生的伪吉布斯现象,有效避免由于非线性变换引起的视觉形变。模糊对比度增强了图像的纹理和边缘信息,从局部增大图像对比度。与当前一些典型的增强方法相比,实验结果表明所提算法的几种客观评价指标明显优于其他算法,能有效提升图像的对比度,抑制伪吉布斯现象,而且图像视觉效果也有明显改善。     

平稳小波域红外图像增强的反正切变换法

针对红外图像噪声大、对比度低等特点,提出一种平稳小波域的红外图像增强方法。综合运用信息熵、信噪比和图像的标准差构造增强后图像的评价函数。结合红外图像的特点,利用反正切变换设计一种简单有效的非线性变换函数用于在平稳小波域内增强红外图像的对比度。该算法用差分演化算法结合构造的评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,所提出的算法在有效增强红外图像对比度的同时又对噪声有较强的鲁棒性。所提出的算法综合性能优于两种传统的同类方法。