基于CLAHE的尘肺X线胸片增强技术

研究了有约束的局部直方图均衡化（CLAHE）算法在尘肺X线胸片图像增强中的应用。直方图均衡化（HE）是一种常用的图像对比度增强技术，它能够在很大程度上增强图像的视觉效果。但是当我们感兴趣的信息包含在图像中相对较小且灰度分布比较均匀的区域时，HE并不能给出令人满意的结果。局部直方图均衡化（LAHE）根据所关心的区域的局部特征进行变换，以突出所关心的局部特征。但有时会出现窗口较小时发生过增强，窗口较大时局部特征突出还不够明显。CLAHE既考虑窗口内也孝虑窗口外的直方图．可用较小窗口突出所关心的局部特征．且不发生过增强。     

基于CLAHE的尘肺X线胸片增强技术

研究了有约束的局部直方图均衡化(CLAHE)算法在尘肺X线胸片图像增强中的应用.直方图均衡化(HE)是一种常用的图像对比度增强技术,它能够在很大程度上增强图像的视觉效果.但是当我们感兴趣的信息包含在图像中相对较小且灰度分布比较均匀的区域时,HE并不能给出令人满意的结果.局部直方图均衡化(LAHE)根据所关心的区域的局部特征进行变换,以突出所关心的局部特征.但有时会出现窗口较小时发生过增强,窗口较大时局部特征突出还不够明显.CLAHE既考虑窗口内也考虑窗口外的直方图,可用较小窗口突出所关心的局部特征,且不发生过增强.     

医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。     

医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。     

一种直方图局部均衡化的新方法

直方图均衡化(HE)是一种简便有效地增加灰度图象动态范围的方法,被广泛地应用于图象处理的各种领域,如医学照片,数字相片处理.它可以方便地增加图象的对比度,令图象的视觉信息量达到最大.但是这种方法存在很大的局限性,经直方图均衡化处理以后的图象和原图象在灰度上差别很大,在增加图象对比度的同时还将导致图象的亮度增加,并会产生噪声.本文对直方图的均衡化进行了一定的研究,将一些改进的方法,如自适应均衡化(AHE),双直方图均衡化(BBHE)等进行了比较,从而提出了一种根据图象直方图的局部形态对图象进行直方图局部均衡化的方法,这种方法一方面将像素的灰度值分散,可以分辨图象中比较细节的内容;另一方面,将图象的灰度变化控制在一定范围之内,抑制了噪声的产生,较大程度上地保留了原始图象的亮度.     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

一种改进图像增强化方法

依据直方图均衡化算法实现的基本原理,分析得出经传统直方图均衡化处理后由于传统直方图均衡化算法的自身弊端造成的图像灰度级丢失,致使处理后的图像细节信息的大量损失进而使得处理后的图像边缘模糊。对此本文给出了一种改进的图像增强方法。即先提取原图像中的高频细节,可以在空间域中提取,或者在频域中提取。最后再将预先提取好的细节成分与原图像的直方图均衡化处理后的结果进行叠加。通过实验验证,与传统的直方图均衡化算法相比,本文算法处理后的目标图像可以增强了整体对比度,更可以很大程度的保留了原图像的细节信息。     

基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是有效改善数字图像整体或局部特征的预处理技术.采用直方图均衡化的图像增强的基本原理,借助数学公式,在Matlab环境下,对数字图像进行直方图均衡化处理,实现原始图像直方图均匀分布,增加像素灰度值的动态范围,提高了图像的对比度.     

一种新的小波融合的乳腺图像增强方法

为改善乳腺X线图像质量,提出一种新的乳腺X线图像融合增强算法。该算法先用直方图均衡化和中值滤波分别对乳腺X线图像进行预处理,在此基础上采取低频能量取大和高频方差取大的小波融合算法对乳腺X线图像进行图像增强。采用多幅乳腺X线图像进行对比实验,从信息熵、平均梯度、对比度增强3个方面定量地评价。实验表明该算法在提高图像对比度的同时,能抑制噪声及保留边缘细节信息,获得良好的图像增强的效果。     

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

基于矢量扩散控制的图像同步去噪增强方法

在图像获取过程中,常得到含有噪声和对比度较差的图像,为更好地去除图像的噪声与增强对比度,提出一种基于矢量扩散控制的图像同步去噪增强方法。分析全变分(TV)模型的构造,指出其存在的问题,通过引入矢量扩散控制的方式改造该模型的后项,更好地控制扩散在图像边缘处的粒度。给出限制对比度自适应直方图均衡的微分模型结构,并与改进后的TV模型融合实现图像的同步去噪与反差增强。通过2组实验从成像质量和灰度分布上比较处理结果,验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法不仅较好地解决了TV模型在去噪过程中出现的阶梯效应,而且能够改善图像对比度,提高图像的质量。     

恶劣天气环境下退化图像的清晰化算法

针对恶劣天气环境下的户外检测系统,提出一种退化图像清晰化算法.将近似点扩散函数估计算法与改进的部分重叠子块直方图均衡化去雾算法相结合,以去除影响图像质量的气象因素,根据图像大小选择子块的尺寸和步长,使用固定参数经验值进行图像处理,实现降质图像的复原.实验结果表明,该算法具有较强的自适应性和实时性.     

基于图像引导滤波的人脸光照预处理算法

针对人脸识别中人脸图像光照预处理的问题,提出一种基于图像引导滤波的人脸光照预处理算法。根据自定义光照标准函数对引导图像和输入图像进行分类,经指数或对数非线性变换调整后进行直方图均衡化处理。采用图像引导滤波对图像细节进行增强,使变换后的图像更清晰。利用空域高通滤波来抑制局部锐化现象。在YaleB人脸数据库上进行验证,结果表明,该算法在识别性能上明显优于经典的主成分分析法,识别率可以提高2%~8%。     

自适应动态峰值剪切直方图均衡化

传统的直方图均衡化算法在增强图像的同时可能会引入一些视觉退化效应,如一些图像的部分区域出现过度增强。为了克服这个缺点,已有一些灰度均值保持算法,但是这些算法并不能很好地保持图像处理前后灰度均值的稳定性。提出了一种自适应动态峰值剪切直方图均衡化算法：使用滤波器对原图像的直方图进行滤波操作,并且根据图像的信息来确定分割区间及区间数目;对分割的区间进行重新映射;对区间的直方图进行剪切操作,然后分别地进行均衡化处理,并对处理后的图像进行灰度归一化操作。实验结果表明,该算法可以很好地在保持原图像均值的前提下实现图像增强。     

一种基于HOG-LBP的高效车辆检测方法

针对形状特征在车辆检测中存在的误检现象,在分析误检原因的基础上,提出一种融合形状和纹理特征的车辆检测方法。对检测窗口中划分的胞元进行方向梯度直方图特征和统一化局部二进制模式算子的求解,统计检测窗口中各胞元的特征情况,在形成浏览窗口的形状和纹理特征过程中,采用主成分分析解决特征的高维度和冗余问题,结合支持向量机进行特征训练和检测实验。实验结果证明,该方法有效兼顾车辆图像的形状和纹理两方面的特征,在不影响检测速度的同时,明显降低了车辆检测的误检率,在时效和精度两方面都取得较好的效果。     

基于多特征融合的交通标志识别算法

综合考虑识别率、时间复杂度以及鲁棒性,提出一种边缘、纹理、颜色多特征融合和支持向量机（SVM）的交通标志识别算法。通过提取能够描述交通标志图像边缘信息的方向梯度直方图（HOG）特征并进行统计平均,与能够表示标志图像内部纹理信息的局部二值模式（LBP）特征融合得到降维后的HOG-maxLBP特征,再级联交通标志的颜色特征作为最终的特征向量,最后利用SVM进行交通标志训练和分类。实验结果表明,该算法不仅提高了交通标志的识别率,而且降低了时间复杂度,增强了系统鲁棒性。     

基于分块自适应融合特征的交通标志识别

交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法。通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮廓还是内部指示,对前者选择HOG权重大,后者选择LBP特征权重大,将自适应串行融合后的特征送入支持向量机识别。仿真实验结果表明,该算法对标准交通标志识别率可达到100%,对含模糊、残缺、遮挡等非标准交通标志也达到了76%。     

IEEE 802.11e无线局域网中VoIP容量分析及改进

IEEE 802.11e提供了对不同的业务流进行优先级区分的机制,提高了无线局域网（WLAN）内VoIP等实时业务相对于其他业务流的优先性,从而在一定程度上保障其QoS要求,但并没有对WLAN中移动节点（MH）和接入节点（AP）进行优先级的区分,导致AP处上下行业务流量的不平衡,并造成瓶颈效应,限制了VoIP容量。针对这一问题,在对WLAN中VoIP进行容量分析的基础上,提出一种改进AP信道接入能力的策略。通过对AP中队列长度的检测来判断网络拥塞程度,从而动态调整AP的仲裁帧间间隔（AIFS）,以达到根据网络拥塞状况来动态调整AP的优先级,弱化AP的瓶颈效应对VoIP容量制约的目的。仿真结果表明,所提出的改进方案能够有效地提高WLAN中的VoIP容量。     

基于特征融合的人体行为识别算法

针对HOG特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展HOG（ExHOG）特征与CLBP特征相融合的人体行为识别方法。用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图ExHOG及完备局部二值模式CLBP两种互补特征;利用K-L变换将这两种互补特征融合生成一个分类能力更强的行为特征;采用径向基函数神经网络RBFNN对行为特征进行识别分类。在KTH和Weizman行为公共数据库上进行了多组实验,结果表明提出的方法能够有效地识别人体运动类别。     

在线生物文献磁共振图像识别方法

为实现在线生物文献磁共振成像(MRI)图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键词直方图(PHOW)进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间形状信息与局部分布信息融合的特征能提高图像分类的准确率,为构建在线文献中MRI图像库的知识系统提供技术支持。