基于中值滤波的指纹增强算法

指纹增强对提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.首次将中值滤波算法运用于指纹图像增强方面,提出了一种更为简单的指纹图像增强算法.该算法的主要过程是:对图像中的每个像素点,沿该点方向上取一个(2R+1)的一维统计窗口,其中R为该统计窗口的半径.时该窗口进行中值滤波,并将中值结果赋予该像素点.通过针对FVC 2002指纹库进行实验表明,该方法是一种简单、有效的指纹图像增强算法.     

基于自适应阈值改进暗通道先验图像增强技术

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果.针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法.该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果.实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值.     

改进的图像增强算法及DSP实现

文中基于图像增强方法及其实现进行了研究。首先阐述了传统的直方图均衡化方法存在的问题．进而提出了改进的自适应直方图均衡化图像增强算法。采用空闲灰度级动态分配的自适应直方图均衡化增强算法,并将该算法移植到本文搭建的DSP硬件实验平台上进行验证,实验表明,该算法显著的改善了图像的视觉效果,使图像更清晰,且算法计算简单,硬件实现容易,在图像处理应用中十分可行有效。     

基于视觉显著区域的红外图像增强算法研究

人眼对于感兴趣区域的视觉关注度更高,为了实现对相关区域的图像增强,本文提出了基于视觉显著区域的红外图像增强算法。本算法通过去雾预处理使图像在检测时获取更加完整的显著性区域,再对该区域采用分层差分表达理论,把高层的差分向量换算到低层,最终计算显著性区域的差分向量以及图像的全局变换函数,实现图像增强。实验结果表明,本文算法对显著性区域的增强效果明显,合理地突出了显著性区域,增强图像的同时对原图边缘细节的保持能力很好。     

基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术

通过边缘图像增强处理,提高模糊图像的辨识能力和成像质量。针对边缘图像像素差异性较大,导致成像质量差的问题,提出一种基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术。对图像进行小波降噪处理,提取降噪输出图像的灰度直方图特征信息参量,在仿射不变区域对特征量进行模糊聚类,采用C均值聚类算法实现灰度像素点的边缘聚敛和信息增强,进行图像的边缘轮廓特征提取。仿真结果表明,采用该方法进行图像增强处理,提高了输出图像的峰值信噪比,图像的辨识性能得到改善。     

基于自适应阈值的改进暗通道先验图像增强技术研究

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果。针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法。该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果。实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值。     

基于Retinex可变框架的X射线图像增强方法研究

应用改进的Retinex可变框架模型增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.理论分析和实验结果表明,该算法与同态滤波、直方图均衡化等算法相比,有效地增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法要高.     

基于小波变换与加权滤波的电机红外图像增强

电机异常运行会导致电机温度变化,红外图像像素点的灰度值反映了物体的相对温度高低,通过电机红外图像的亮度变化获得电机温度变化信号是一种较好诊断方法。但仅依靠红外热像仪获得的红外图像的对比度低、噪声较为严重,所以必须对图像进行增强处理。提出了一种基于小波变换与加权滤波相结合的红外图像增强算法,该算法能较好地保留图像的高频与低频信息,实验证明,该增强算法具有良好的图像增强能力和视觉效果。     

基于Contourlet变换的焊缝X射线图像增强

为了改善X射线成像对比度低、背景噪声明显、被测工件细节不易显示等缺点.针对X射线图像的特点及常规增强方法的不足,应用一种基于Contourlet变换的增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.实验结果表明,该算法与直方图均衡和小波域图像增强方法相比,有效的增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法高.     

基于微粒群的图像增强算法研究

图像增强处理中,对比度变换是一种较为有效的方法.如何根据输入图像自动选择规则化Beta函数的两个参数实现自适应增强仍是一个较为复杂的问题.提出了一种基于微粒群的自适应图像增强算法,此算法通过自动寻找最优的Beta函数参数实现图像对比度的自适应增强.仿真实验表明了该算法的有效性和可行性.     

Hardware Implementation on the Weight Calculation of Iterative Algorithm for CT Image Reconstruction

The weight calculation in an iterative algorithm is the most computationally costly task in computed tomography image reconstruction. In this letter, a fast algorithm to speed up the weight calculation is proposed. The classic square pixel rotation approximate calculation method for computing the weights in the iterative algorithm is first analyzed and then improved by replacing the square pixel model with a circular pixel model and the square rotation approximation with a segmentation method of a circular area. Software simulation and hardware implementation results show that our proposed scheme can not only improve the definition of the reconstructed image but also accelerate the reconstruction.     

基于FPGA的实时视频增强

在图像制导应用中,针对雾霾等恶劣天气情况下形成的低对比度图像中目标跟踪稳定性不高的问题,需要对输入的低对比度视频图像进行实时增强预处理.限制对比度自适应直方图均衡算法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)是一种增强效果较好、计算简单且易于并行实现的方法,重点研究CLAHE算法架构以及FPGA硬件实现过程,并在Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA硬件平台和MODELSIM仿真软件上对算法进行了时序分析、增强效果验证.通过软件仿真和实际平台测试验证,设计正确可行,在实时增强的基础上有效提高目标跟踪精度.     

基于FPGA的实时幸运区域融合算法

大气湍流对光学目标图像的分辨率会产生随机性 的影响。幸运区域融合(lucky-region fusion,LRF)是一 种针对受大气湍流影响图像序列的图像合成技术,通过在一系列短曝光图像中选取具有高分 辨率的区域进行融合,从而获得一张清晰的图像。LRF 算法在台式计算机上实现比较简单, 但这是事后处理的方法,没有实时性。描述一种针对灰度图像流实时地进行提取、分区处理 和合成的LRF算法及其系统实现技术。根据现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)数字信号处理的特点 , 提出了一种适合于FPGA处理的实时LRF算法。用硬件描述语言对该算法进行逻辑设计,将 其嵌入到一个中小规模的FPGA上,从而构成一个纯硬件的紧凑的LRF处理系统。通过模拟 的序列图像和在实验室实际拍摄了短曝光序列图像,对该系统进行了测试。实验结果表明, 所提出的实时LRF算法可行,所实现的FPGA系统可以实现输入灰度图像序列的实时动态幸 运区域融合,并最终获得高分辨率的融合图像。     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

基于多尺度像素特征融合的实时小交通标志检测算法

交通标志检测技术是先进驾驶辅助系统中重要组成部分。真实的驾驶环境中要求交通标志检测系统具备极高的实时性与准确性。轻量级网络MobileNetv2-SSD能够满足检测的实时性,但准确性不足以满足实际需求。本文将MobileNetv2-SSD作为基础网络,提出一种基于像素重排的多尺度像素特征融合方法,并在网络的检测层引入高效通道注意力机制,实现特征增强。在保证算法的实时性的同时,有效提升了小交通标志的检测性能。实验结果表明,本文算法模型能够在真实环境下准确实时地检测小交通标志。在长沙理工大学中国交通标志检测数据集CCTSDB上取得93.2%的mAP,模型大小仅为17.3M,检测每张图像的时间为0.022 s。      

基于时空统计特征的缺陷像元动态实时修复算法

受红外焦平面工艺和材料的限制,红外探测器不可避免存在盲元、闪元等缺陷像元。盲闪元与红外点目标在灰度分布和尺度上一致,易造成远程红外探测系统的虚警和漏检。为此,提出了一种面向红外点目标检测的基于时空统计特征的缺陷元动态实时修复算法。在深入剖析缺陷元的基础上,构造空间极值滤波算子提取当前帧特征掩码,在时间域对历史掩码值进行累加、结合概率动态统计进行多维判定,同时引入图像金字塔对盲元、闪元、缺陷元簇进行提取,最终采用多尺度中值滤波对缺陷元进行剔除。实验将DDR3作为片外存储进行FPGA的硬件移植,结果表明:所提算法可适用于各类需要执行点目标检测的场景,能动态更新并修复新增缺陷像元,计算复杂度低实时性强,缺陷率从6‰降为0.046‰,检测准确率达到98%。     

尺度变化的Retinex红外图像增强

经典Retinex模型增强算法采用固定尺度高斯核平滑滤波,导致单一尺度Retinex无法进行全局有效增强,而多尺度Retinex权重系数选取困难,二者均不能满足视觉要求。针对以上问题,基于人眼视觉掩盖效应提出一种尺度变化高斯核平滑滤波的Retinex算法。首先利用人眼视觉掩盖效应的屏蔽函数检测像素邻域空间细节,依据像素区域细节信息丰富程度设计出尺度变化的高斯平滑滤波器,实现照度估计,最后对尺度变化高斯平滑滤波器实现提出实用方法。实验证明本文算法有效提高红外图像对比度,增强细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标上整体优于修正对比度限制直方图均衡算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex及平稳小波和Retinex增强算法。     

基于改进高低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强

针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题,借助形态学高帽变换和低帽变换,提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。首先,用改进高帽变换、低帽变换分别提取多尺度明亮、暗淡图像区域;其次对多尺度的明亮与暗淡图像区域实施最大值的提取;然后操作其最大值以构建明亮和暗淡的图像区域;最后通过加权处理,实现图像增强。实验结果表明:本文算法在抑制噪声和突出了目标图像的边缘的基础上,有效地提高图像对比度,可应用于红外图像增强的场合,为后续图像信息处理奠定了必要的基础。     

Design of a systolic-pipelined architecture for real-time enhancement of color video stream based on an illuminance-reflectance model

A high performance digital architecture for the implementation of a nonlinear image enhancement technique is proposed in this paper. The image enhancement is based on an illuminance-reflectance model which improves the visual quality of digital images and video captured under insufficient or non-uniform lighting conditions. The algorithm shows robust performance with appropriate dynamic range compression, good contrast, accurate and consistent color rendition. The algorithm contains a large number of complex computations and thus it requires specialized hardware implementation for real-time applications. Systolic, pipelined and parallel design techniques are utilized effectively in the proposed FPGA-based architectural design to achieve real-time performance. Approximation techniques are used in the hardware algorithmic design to achieve high throughput. The video enhancement system is implemented using Xilinx's multimedia development board that contains a VirtexII-X2000 FPGA and it is capable of processing approximately 63 Mega-pixels (Mpixels) per second.