一种应用于AC PDP的反gamma校正与动态对比度增强相结合的新方法

由于交流等离子体显示器(AC PDP)的显示特性是线性的,因此在显示接收到的视频信号前必须要进行反gamma校正.同时,为了提高显示器件的画质,必须要进行对比度增强.直方图均衡化是一种重要的对比度增强方法,但直方图均衡化的增强效果不可控,往往由于过增强而导致图像失真.本文结合上述两种技术提出了一种应用于AC PDP的反gamma校正与可控的动态对比度增强相结合算法.该算法能够在对输入视频图像进行反gamma校正的同时,实现幅度可调的动态对比度增强.同时避免了传统直方图均衡化对图像产生的过增强现象.本文实现了基于提出算法的实时图像处理器,并且在50英寸AC PDP上进行了测试.模拟仿真及实际测试结果均表明,本文提出的算法能够使AC PDP的画质得到显著提升.     

红外图像实时增强的新算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外图像实时增强的新算法。该算法通过分析图像的直方图,得到图像中目标像素数峰值的估计值,并作为平台直方图均衡化的阈值。用该阈值对直方图进行修正,然后通过修正后的直方图进行直方图均衡化。在FPGA内通过采用并行处理结构及流水线技术实现了该算法,并且每秒可处理25帧128×128×8bits的红外图像。理论分析和实验结果均表明,本算法克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点?对背景和噪声增强过度,抑制了目标的增强。该算法对红外图像增强后,图像对比度是直方图均衡化增强后图像对比度的1.8倍。     

基于光学相关的遮拦目标识别技术

在目标识别研究中,目标被遮拦现象经常出现.基于遮拦目标局部信息缺失的特点,本文将传统的直方图均衡化做了对比度自适应改进,局部增强目标信息,应用光学相关识别原理,结合边缘提取方法,将被遮拦目标从背景中分离出来.通过大量光学实验表明,基于Sobel算子的边缘检测和对比度自适应直方图均衡化相结合,有效增强了探测目标的相关峰强度,实现了遮拦目标的识别.     

一种微弱图像增强技术研究

对传统灰度图像直方图均衡化方法进行了深入研究,提出了一种基于正切函数调整的直方图均衡化改进算法,该方法有利于提高图像的对比度,达到对图像判别的要求。 算法实现的关键是最优参数选择,因此采用了一种便于选择最优参数的方法。 另外,将图像相似程度应用于了增强效果的评价,为图像增强的实验分析提供了新的方法,具有一定的科学性与可行性。 实验结果表明,该算法比现有的图像增强方法效果更好。     

一种高通量dPCR荧光图像自适应增强算法

目的 为了改善荧光图像背景光照不均匀和对比度低的问题,提出一种荧光图像自适应亮度校正和低对比度增强算法。方法 根据光照成像原理,利用引导滤波提取出荧光图像的光照分量,通过改进的二维Gamma函数动态校正背景光照,利用Top-hat变换分离出校正后的前景和背景,对前景进行自适应直方图均衡化,以实现荧光图像自适应增强的目的。结果 对比传统算法,文中算法处理后的图像背景光照均匀,对比度增强效果明显,其中标准差平均提高了9.4倍,平均梯度平均提高了1.2倍,信息熵平均提高了0.2倍。结论 文中算法可以改善高通量dPCR荧光图像背景光照不均匀性,提高图像对比度,突出图像中隐藏的细节,对其他荧光图像处理也具有参考价值。     

基于最大熵原则和灰度变换的图像增强

提出了一种利用最大熵原则和灰度变换进行图像对比度增强的方法.在最大熵原则基础上利用条件迭代算法对图像灰度级进行最佳分类,对各分类区域进行相应的灰度变换,根据不同需要选取变换参数,在图像对比度增强同时各区域均衡性也得到很大改善.将利用条件迭代算法计算最大熵多阈值的方法与最小均方误差(LMSE)计算多阈值的方法进行比较,实验结果表明,文中所用方法在迭代次数上大大低于基于最小均方误差算法所需迭代次数,节省了图像处理时间,图像均衡化效果也相对提高.     

基于模糊熵的X射线图像局部对比度拉伸增强算法

在基于X射线的工件缺陷检测中,X射线图像往往存在亮度低、对比度低的问题。传统的局部对比度拉伸方法在增强图像的同时,容易引入噪音和光晕效应。针对此问题,提出了一种基于模糊熵的X射线图像局部对比度拉伸增强算法,该算法通过引入图像模糊熵来控制局部区域的对比度拉伸,使图像均匀区域和边缘区域得到了不同程度的对比度拉伸。实验结果表明,该算法在增强图像细节的同时对噪声和边缘光晕现象进行了削弱,增强了图像的整体质量。     

基于图像匹配的透明车灯部件检测

针对车灯总成的完整性检测,提出了基于图像金字塔和归一化互相关函数结合的分层匹配算法。利用直方图均衡化和锐化滤波增强图像对比度以及边缘细节信息,再运用归一化互相关相似度函数实现车灯透明部件的匹配,同时采用金字塔分层来提高图像匹配的速度。通过实验确定了合适的匹配窗口大小、金字塔层数、相似度阈值等,实现了车灯透明部件的安装检测。实验结果表明:该方法对车灯透明部件的成功检测率可达到约95%,检测时间约50 ms,具有较高的准确率和实时性。     

基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法

一般的数字图像存在噪声大、对比度低、边缘模糊等缺陷.为了有效地增强图像的模糊对比度,以满足后续的识别与检测要求,提出了一种基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法.在模糊域内,根据邻域窗口灰阶熵值的大小,合理选取阈值,对阈值两侧的图像像素点进行不同程度的对比度增强处理,实现局部特征的增强.实验结果表明,该方法不仅增强了图像的整体对比度,而且有效地丰富了目标图像的细节信息,并抑制了噪声的放大.     

一种有效的机场安检X光手提行李图像两级增强方法

针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种两级X光图像增强方法.首先,应用离散小波变换和独立分量分析方法对低能和高能X光图像去噪并融合,实现一级增强.然后,利用本文提出的自适应正弦灰度变换实现二级增强.实验结果表明,本文方法能够有效地改善图像质量,优于文中给出的其它增强方法,更有利...     

扫描电镜结合图像处理对人牙微观结构的分析

采用扫描电镜结合图像处理技术对人牙微观结构进行了研究。经过直方图均衡化处理后的图像质量明显改善,表现为图像对比度增加,牙齿的特征微结构更加明显。图像增强技术可明显改善人牙的电镜照片质量,为研究人牙的显微结构提供高质量的图像。     

基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测

针对轴类零件表面图像的特点,提出一种基于图像处理的表面裂纹检测算法.算法首先采用空域和小波域混合滤波对图像去噪,提出一种图像分块自适应模糊集增强方法,以提高裂纹区和背景区的对比度;然后应用Canny边缘检测算子和数学形态学操作进行图像分割,提取裂纹区域;最后通过计算裂纹连通域的圆形度和长宽比特征判断零件的表面图像中是否有裂纹存在,实现裂纹检测.试验表明,该算法即使在信噪比不高的图像中也能实现对目标裂纹的检测,证明了算法的有效性.     

数字视频判读中图像预处理技术研究

本文通过分析不同的图像预处理算法的特点,根据数字视频判读系统中图像预处理的需求,探讨了图像预处理中选取算法的原则和方法。提出了一种用自适应中值滤波降低噪声,并基于人眼视觉响应的非线性特性的局部对比度增强算法。该算法自适应性强,不但能提高图像的对比度,而且对弱小目标和图像细节有很好的增强性能,十分适合对数字视频判读的图像进行自动增强,提高判读系统的性能。     

保持色调的形态学高帽彩色图像对比度增强

保持色调不变,是增强彩色图像对比度需要遵循的一项原则。RGB颜色空间三个通道高度相关,在RGB颜色空间增强图像对比度时保持色调不变比较困难。本文提出了一种在RGB颜色空间增强图像对比度的算法,并证明其能够保持被增强图像的色调不变,实验结果表明增强后的图像对比度改变明显,清晰度比原图像有了较大提高。     

基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难，通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的．该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中，利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征，并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制．实验证明，该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的．     

一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法

根据偏振参量图像之间存在的信息冗余性和互补性,提出了一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法.该方法首先对线偏振度图像和偏振角图像进行基于能量特征的融合,得到偏振特征图像;然后,利用五株采样提升小波变换实现偏振特征图像和合成强度图像的融合;最后,根据人眼对局部对比度敏感的特点,采用偏振度图像对融合结果进行对比度增强处理.实验结果表明,融合后的图像不仅突出了场景的偏振信息,而且包含了丰富的强度信息,目标与背景的对比度也得到了显著增强.     

基于自适应传播机制的红外图像快速增强算法

针对传统的红外图像对比度增强方法存在的运算速度慢、增强效果不佳的问题,提出了一种基于自适应传播机制的红外图像对比度快速增强算法。首先使用自适应传播机制求出红外图像的各种局部空间信息,然后对各种信息进行非线性拉伸调整,得到增强后的图像。最后,比较和分析了几种增强算法实验结果,证明了本方法快速高效的优异性质。     

小波和曲波结合的图像增强算法

针对传统的基于小波变换的图像增强算法中,对比度相同幅角不同边缘增强效果差异较大的问题,提出了基于小波和曲波变换相结合的自适应组合增强算法.该算法利用小波变换去增强图像的平滑区域,并利用曲波变换增强图像边缘.仿真实验结果表明,该算法在使图像具有很好的交叉熵和相关系数的同时,能够有效地改善边缘增强效果,使图像具有更好的视觉效果.     

自适应收缩函数的Contourlet变换图像去噪方法

针对传统图像在去噪过程中存在丢失细节且去噪效果不理想的情况,提出一种自适应收缩函数的Contourlet变换图像去噪方法.该方法利用Contourlet变换的基本形式,结合软阈值和硬阈值收缩函数的优点定义自适应收缩函数,并将其应用于图像去噪.实验结果表明,所提出的方法能有效消除噪点,图像的峰值信噪比及增强因子等图像质量指标有明显地提高,去噪后图像的视觉效果良好.     

基于小波变换与反锐化掩模的图像对比度增强

针对传统空间域图像对比度增强算法存在灰度级空间分配不合理和噪声敏感的问题,基于图像的局部细节信息分析,提出了一种新的基于小波变换和反锐化掩模(UM)的图像对比度增强算法.该算法以小波变换作为工具,运用反锐化掩模的思想,计算出代表局部细节信息且同时考虑了图像中的噪声信息的统计量,然后将这一新的统计量作为重新分配灰度级空间...