基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化

针对文档图像存在的退化状况对其二值化处理的影响,文中提出一种基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化算法,用于对退化的文档图像进行二值化增强处理。该算法根据不同子区域亮度信息的差异采用不同对比度增强算法对文档图像进行增强处理,通过运用形态学闭运算对增强后的文档图像进行处理来移除文档图像的背景,结合Ostu和Sauvola算法获取文档图像的二值化图像,并通过基于边缘像素邻域灰度值的分布情况进行文本断笔修复。实验结果表明,该算法的F-Measure（FM）为90.47%,峰值信噪比（PSNR）达到19.15 dB,负率指标（NRM）低至0.053 8,分类错误度量（MPM）降至0.000 33,验证了本文提出的二值化算法的有效性。     

去雾算法在视频图像处理中的研究与应用

在有雾的天气条件下,针对空气能见度下降导致捕获的图像颜色退化、对比度降低的问题,需要对视频图像进行去雾处理.提出一种去雾算法应用于视频图像的处理过程中,该算法用最大像素值估计天空亮度,利用高斯低通滤波器分离出背景空气光,从而进行图像亮度恢复以及图像的饱和度校正.实验证明,该算法处理图像速度快,能应用于彩色图像与灰度图像的处理,同时可以获得较清晰的图像.     

基于先验信息和正则化技术的图像复原算法的研究

在湍流退化图像复原研究中,为了消除大气湍流的影响,提出了一种基于先验信息和正则化技术的盲解卷积图像复原算法.该算法是以极大似然估计为基本原理,将目标图像和点扩展函数的先验信息以惩罚项的形式引入到极大似然函数中,同时利用正则化技术优化目标图像和点扩展函数的估计过程,以增加极大似然估计算法的收敛性和稳定性.通过退化图像的复原实验结果表明,该算法在退化模型完全未知的情况下,可以有效的实现对湍流退化图像的盲复原.     

背景渐变的视频对象分割算法研究及实现

提出了一种有效的背景渐变的视频对象分割算法.首先将前一帧分成前景和背景两部分,然后采用灰度投影匹配算法对当前帧进行全局运动估计和补偿,将当前帧与上一帧进行差分运算,便可得到差分图像.通过对差分图像进行二值化处理,得到运动模板并与前景信息进行相与计算,再结合当前帧信息便可得到运动目标.在TI公司的TMS320DM642芯片上验证了该算法,实验结果表明该算法不仅对亮度变化和环境变化具有鲁棒性,而且可独立、精确地分割出运动目标.     

用于监控视频的滞留与搬移物体的检测算法

提出了一种新的滞留与搬移物体的检测分类算法.该算法利用背景差法获得前景图像,然后进行二值化和形态学处理,再和背景帧进行比较来对滞留和搬移物体进行检测和分类.实验结果表明该检测算法具有较高的正确率和鲁棒性.     

单幅图像的快速去雾算法

雾的存在使得户外图像的处理变得困难。雾、霭、烟等现象会使彩色图像退化,对比度降低。介绍了一种单幅图像的去雾新算法,不需要分割图像,直接利用高斯低通滤波器分离出背景空气光,利用改良的暗通道法对大气光进行估计,结合雾天图像的物理模型对图像进行复原,最后再对图像的饱和度进行校正,得到最终的复原效果。该算法的主要优点是速度快,...     

一种改进的退化文本图像二值化方法

文本图像二值化是文本图像识别的重要步骤,由于光照不均或文档水渍等原因导致文本图像退化,增加了文本图像识别的难度。本文对一种局部阈值算法进行了改进,首先对图像进行水平投影,根据直方图的极小点对版面进行简单划分,再利用全局阈值法估算出更为准确的各区域字符笔画宽度,从而自适应地得到适当的窗口尺寸,再利用对比图和局部阈值进行图像二值化,并结合OTSU图像消除原算法产生的伪轮廓。实验与分析表明,改进后的方法能够明显消除因笔画粗细不均、字符大小不同而产生的前景像素误识问题。     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

基于APEX方法的改进图像复原算法

在湍流退化图像复原研究中,提出了一种基于APEX方法的改进图像复原算法.该算法采用APEX方法的基本原理,结合真实湍流退化图像的频谱信息特征, 对APEX方法中点扩展函数的估计过程进行了相应的改进,采用多方向的综合估计代替原有一次性估计,从而减少了点扩展函数的估计误差,增加了APEX方法的稳定性.对改进算法和原有算法进行了对比性实验研究,其结果表明,该算法对湍流退化图像的复原较原有算法在稳定性上有一定的提高,减少了随机噪声对图像复原的影响.     

红外图像噪声滤波对比度增强算法

针对红外图像噪声大、对比度低的特点,在传统直方图均衡原理的基础上,利用像素邻域高斯分布特征,介绍了一种基于噪声滤波的对比度增强算法.首先,计算原始图像统计直方图;其次,对统计直方图进行噪声滤波:最后.利用构造的加权函数对直方图间距进行均衡处理.改进的对比度增强算法避免了传统直方图均衡对灰度邻近、分布较少的灰度级进行合并,从而保留了图像细节信息.仿真实验表明:该算法在增强图像对比度的同时,有效保留了局部细节信息,具有一定的实用价值.     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于稀疏成份分析的逆合成孔径雷达成像技术

根据小角度条件下的逆合成孔径雷达观测模型,利用稀疏成份分析方法给出了基于FFT的二维联合超分辨算法和二维解耦超分辨成像算法.该算法能从补偿后的较低分辨率测量数据中获得更高分辨率的ISAR图像,提高图像的清晰度,凸现目标的特征结构,有利于目标识别.同时,二维解耦算法能与运动补偿过程相结合,以提高补偿精度.针对典型空间目标的成像结果表明,基于FFT的二维联合算法获得的图像较为干净,目标背景对比度高;二维解耦算法运算速度更快.算法能满足实时或准实时成像的要求.     

基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法

提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来。     

基于暗通道和伽马变换的水下图像增强

光在水下传播存在吸收和散射现象,导致水下图像颜色失真、对比度低.为此,提出了一种基于暗通道先验和伽马变换的水下图像增强算法.首先,在RGB空间利用暗通道先验估计水下图像透射率和大气光照值,加权处理后得到自适应补偿参数,进而对图像颜色校正.在此基础上,将增强后的RGB图像转化到HSV颜色空间,对V通道进行自适应伽马变换,提高图像的对比度.最后,在公用水下图像增强数据集(RUIE)上进行实验,并与现有增强算法进行比较.实验结果表明,所提算法显著提高了水下图像的视觉质量,优于其他相关算法.     

视频多运动目标提取的新方法

提出一种利用视频序列的时域和空域信息进行多运动目标检测的新方法.首先对相邻的图像帧进行差分,并利用3σ准则二值化差分图像,得到运动目标的时域信息,然后标记该二值图像的连通区域来消除噪声,结合边缘检测所得到的空域信息得到运动目标模型,最后连接模型的最外围轮廓点即得到目标的完整信息.该算法充分运用了运动目标的时域、空域两方面信息,能够准确的提取出运动目标.     

基于奇异值分解的红外弱小目标背景抑制

复杂背景的抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题.为解决这个问题,提出了基于奇异值分解的背景抑制算法.从矩阵的角度出发,通过对原图像进行奇异值分解,将包含弱小目标信息的图像矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的子空间中,然后通过定义的偏差指数所确定的有效的奇异值来重构图像,从而达到背景抑制的目的.与二维最小均方误差算法比较,实验结果显示,该算法对红外弱小目标复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果.     

基于改进ViBe算法以及改进CLAHE算法的烟雾信息增强技术

对于在火灾刚开始发生时,烟雾信息较弱且不明显的问题,提出了一种使用视频图像序列进行烟雾信息增强的技术。使用改进的ViBe算法对整个视频进行检测,获得每帧图像的运动蒙板。采用去除离群值的帧间差分放大算法对烟雾信息进行放大。通过改进后的限制对比度的自适应直方图均衡化算法(CLAHE)来提高烟雾区域对比度,并使用合并蒙板保存烟雾信息,用翻转蒙板保留原始图像背景信息,最后进行烟雾区域与背景区域的融合,得到最终图像。实验结果表明,算法可以将烟雾泄漏区域的对比度进行较大程度的提高,并且由于融合了原始图像背景,因此,背景噪声也处于较低水平。     

Retinex理论下的自适应红外图像增强

本文对Retinex的图像对比度增强方法进行修正,引入了非线性变换函数修正红外图像的照射分量和反射分量以及全局对比度增强函数拉伸图像照射分量,改善了全局图像视觉效果.同时使用非线性自适应S型函数进行局部灰度拉伸,从而更好地改善了图像对比度.提出的算法在增强红外图像细节,提高图像对比度方面优于已有的Retinex算法.该算法处理后的图像能够更有效地增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节信息.     

一种基于反馈机制的闭环图像去雾算法

针对目前去雾算法易受大气环境随机性和复杂性影响而造成自适应性不强的问题,该文提出一种具有反馈机制的自适应闭环去雾算法。该算法首先通过基于人眼视觉的特征认知评价进行参数初始化;然后利用去雾强度评价结果对反馈校正局部对比度参数进行调节,从而对去除加性光照后的图像进行自适应局部对比度提升;最后借鉴去雾后图像的自然度设定迭代终止条件,决定是否输出去雾结果。实验表明该算法能够自适应提升不同退化类型、不同退化程度下的雾天图像对比度,且去雾结果的信息熵和清晰度质量评价指标优于已有算法。     

基于分数阶傅里叶变换的运动舰船聚焦算法

为解决合成孔径雷达(SAR)图像中运动舰船目标产生的散焦现象,结合对比度最大算法和分数阶傅里叶变换(FRFT)算法,提出了一种改进的对比度分数阶傅里叶变换(CFRFT)自聚焦算法.该算法利用分数阶傅里叶变换对已成像SAR图像进行时频域分析,根据旋转角分别利用参数模型和非参数模型对二阶相位误差和高阶相位误差进行补偿,和传统的相位梯度(PGA)法相比,图像分辨率和旁瓣比提升显著,可以更有效地补偿SAR中舰船运动产生的相位误差.对不同舰船和尾迹SAR图像实验表明,算法对二阶以上的相位误差具有较好的补偿效果,误差估计准确性高,适用范围广,解决了SAR运动舰船的散焦问题,提高了海洋舰船监测的准确性.