基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。     

改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。     

基于Laplacian塔式分解的自适应图像模糊增强

为解决部分数字图像对比度偏低、细节模糊等问题,提出了一种非线性拉伸与模糊增强相结合的自适应图像增强算法。使用Laplacian塔式分解对图像进行分解,高频子带系数采用贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数进行处理,以增强后高频子带系数信息熵为目标,自适应选取控制增益曲线形状参数和控制增益强度参数;低频子带系数采用模糊增强算法进行处理,对隶属度函数和模糊增强算子进行改进,并提出了一种模糊增强算子中阈值参数的自适应选取算法。实验结果表明,该算法能有效提高图像对比度和清晰度,突显图像细节信息,且实现了增强参数的自适应选择,更有利于图像的检测与识别。     

一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法

文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪。该方法是在原有小波算法之上进行改进,一方面改进闽值公式,寻求最优的阈值,获取更好的边缘保护,从而达到图像原始信息完整性;另一方面通过优化阁值函数获得改进的阚值方法,提高小波系数阈值判断的准确性,获得更好的去噪效果。实验结果表明,与通常的方法相比较,能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘,获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,达到去噪要求。     

基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法

为了解决医学图像在采集和传输过程中引入噪 声和干扰导致图像质量恶化从而严重影响医学诊断的问题,提出 一种基于剪切波(shearlet)域改进Gamma校正的图像增强方法。首先,通过剪切波变换,把 图像分解成高频 部分和低频部分;其次,用改进的Gamma校正处理剪切波分解后的低频部分以调整图像的整 体对比 度,采用改进的自适应阈值函数对高频部分进行去噪;最后,把剪切波反变换的重构图 像进行模糊对比 增强,以突出图像的细节信息。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比(PSNR )、结构相似度(SSIM)和 绝对均值差(MAE)优于其他对比算法,尤其是PSNR的提升更加明显。这些 客观指标说明,本 文算法不仅能有效地抑制噪声,而且能明显改善增强对比度。从主观方面观察,本文算法与 其他算法相比,能获得更好的视觉效果。     

自适应HSV空间Retinex煤矿监控图像增强算法

针对煤矿井下的监控图像由于粉尘、煤尘、低照度或点光源等光照的影响,而整体阴暗模糊,对比度低,背景噪声强,视觉效果不理想的问题,提出一种改进的HSV(Hue,Saturation,Value)空间的颜色可恢复的多尺度Retinex(Muhi-Scale Ret-inex,MSR)的图像增强算法.该算法先将图像从RGB空间转换到HSV空间,以确保后续图像增强处理不会影响图像的色彩效果;然后利用提出的自适应的高斯核函数分离亮度分量V的照度分量和反射分量,再利用自适应的增益系数对反射分量进行增强处理,获得不受光照影响的、增强的反射图像;最后将反射图像逆变换回RGB空间,再利用优化的颜色恢复函数对增强的图像进行颜色修正,从而改善图像的全局视觉效果和局部对比度.实验表明该方法能有效提高煤矿井下监控图像的对比度和亮度,抑制背景噪声,从而大大改善煤矿井下监控图像的视觉效果,且很好地实现了参数自适应,减少了人为因素对结果的影响.     

基于多独立通道自适应性图像对比度增强算法

针对彩色图像对比度增强处理中存在的"伪彩色"和灰度趋向性现象,提出了一种基于多独立通道自适应性彩色图像对比度增强算法。该算法将图像由RGB色彩空间转为HSI色彩空间,在色调恒不变的基础上选取饱和度自适应因子对灰度通道进行相关增强,同时选择灰度自适应因子对饱和度进行增强,该增强算法建立起了饱和度和灰度增强的相关性,提升了图像视觉效果,能够很好地应用在彩色图像对比度增强的图像处理中。     

一种改进的结构自适应自组织神经网络算法

针对结构自适应自组织神经网络神经元分布的特点和节点生长-删除算法的局限性．提出了一种改进的结构自适应自组织神经网络。根据神经元的学习速率、领域、兴奋度及相似阈值等状态信息．该算法可适应地调整神经网络的结构，克服了现有结构自适应神经网络的局限性。具有很好的聚类和泛化能力。实验结果表明该算法对样本的聚类有很好的效果并且具有很好的泛化能力。     

区域自适应多尺度强光融合的红外图像增强

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

基于自适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法

针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。     

一种新型目标图像去模糊方法

针对现有的图像去模糊法存在着细节纹理失真、锐化效果不显著、平滑区域去模糊效果欠佳等不足,提出一种基于自适应阈值和改进梯度算子的新方法,该法首先对原图像素进行全扫描提取得到自适应阈值,然后建立像素点增强方程,再将增强后的点进行新梯度算子滤波,最后重组像素得到增强图像,仿真结果验证了该法在增强锐化的同时,保护了图像的细节和平滑区域像素等信息.     

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。     

A novel fusion method of improved adaptive LTP and two-directional two-dimensional PCA for face feature extraction

In this paper, under different illuminations and random noises, focusing on the local texture feature’s defects of a face image that cannot be completely described because the threshold of local ternary pattern (LTP) cannot be calculated adaptively, a local three-value model of improved adaptive local ternary pattern (IALTP) is proposed. Firstly, the difference function between the center pixel and the neighborhood pixel weight is established to obtain the statistical characteristics of the central pixel and the neighborhood pixel. Secondly, the adaptively gradient descent iterative function is established to calculate the difference coefficient which is defined to be the threshold of the IALTP operator. Finally, the mean and standard deviation of the pixel weight of the local region are used as the coding mode of IALTP. In order to reflect the overall properties of the face and reduce the dimension of features, the two-directional two-dimensional PCA ((2D)2PCA) is adopted. The IALTP is used to extract local texture features of eyes and mouth area. After combining the global features and local features, the fusion features (IALTP+) are obtained. The experimental results on the Extended Yale B and AR standard face databases indicate that under different illuminations and random noises, the algorithm proposed in this paper is more robust than others, and the feature’s dimension is smaller. The shortest running time reaches 0.329 6 s, and the highest recognition rate reaches 97.39%.     

Tone-dependent error diffusion

We present an enhanced error diffusion halftoning algorithm for which the filter weights and the quantizer thresholds vary depending on input pixel value. The weights and thresholds are optimized based on a human visual system model. Based on an analysis of the edge behavior, a tone dependent threshold is designed to reduce edge effects and start-up delay. We also propose an error diffusion system with parallel scan that uses variable weight locations to reduce worms.     

一种改进的基于ViBe的运动目标检测方法

ViBe运动检测算法消除鬼影的速度慢,并且在分类像素点的时候由于距离阂值固定导致检测结果的准确率下降.文章对ViBe算法存在的这两个问题做出改进.样本的选取范围由8邻域扩大到24邻域,避免选择重复的样本,加快鬼影的消除过程;在像素分类的时候根据背景动力学自适应地确定距离阈值,增强算法抗背景干扰的能力,并选用2组视频来验证改进后的算法.从检测结果可以看出,改进后的算法去除鬼影的速度更快,并且检测结果更加准确.     

一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法

基于单高斯模型的红外异常目标检测算法是一种常见的能自适应更新背景模型的检测算法。该算法对各个像素的输出响应进行高斯建模,通过设定的阈值确定目标像素点是否为前景像素点,从而达到检测的目的。本文在单高斯模型的基础上,提出一种改进的异常检测算法,该算法利用奈曼-皮尔逊准则选取最佳阈值,克服了根据经验值选取阈值的局限性,为最佳判决阈值的选取奠定了理论基础,使得在虚假率一定的情况下,检测概率达到最高。实验证明,将常见的经验阈值与本文确定阈值进行比较,本文算法确定的阈值检测效果更佳。     

A refined algorithm for multisensor image registration based on pixel migration.

Multimodality image registration via pixel migration is a powerful approach. However, it suffers from a serious problem--the global maximum on the sum of squared gradient magnitude (SSG) surface does not correspond to the correct solution of registration. To solve the problem, we partition the search space into feasible and infeasible regions. The genetic algorithm (global optimizer) is used to obtain a good initial estimate of registration parameters and followed by a fast refining with Powell's approach (local optimizer). The experimental results demonstrate that the use of this modified pixel migration algorithm on multisensor image registration is very effective.     

基于边缘匹配和模函数的安全密写算法

 为了提供较大的可调信息嵌入量和保持载密图像良好的视觉质量,提出一种新的密写算法.根据人类视觉特性,利用像素的3个相邻像素的最大像素值与最小像素值的差值,将图像分为平滑区、过渡区和边缘区;根据模数循环的特点,应用具有安全特性的模函数以某一嵌入方案在3个区域中的像素自适应地嵌入不同的信息比特数.选择不同的嵌入方案可以得到不同的嵌入量和载密图像视觉质量.实验结果表明,本文算法在保持高嵌入率的同时仍保持较好的载密图像视觉质量,且安全性好.