基于白Top—Hat变换的医学图像局部对比度增强算法

提出了一种简单、高效的医学图像局部对比度增强算法.该算法的主要特点是在对医学图像进行多尺度形态学top-hat变换增强对比度时,仅采用白top-hat变换和用增加亮对比度区域的灰度值方法来代替黑top-hat变换,从而避免了常用形态学增强方法中丢失原始医学图像灰度信息的弊端.通过使用CT,MR医学图像与已有的局部对比度增强典型算法进行实验比较,结果表明,本文算法在增强图像局部对比度和减少计算时间均具有优势.     

改进的多尺度Retinex红外图像增强算法

针对传统多尺度Retinex增强算法处理后的红外图像对比度较低、视觉效果不够理想的缺点,提出了一种改进的多尺度Retinex红外图像增强算法.将传统Retinex增强算法中的指数还原用灰度线性拉伸代替,对拉伸后的图像进行自适应对比度增强处理,从而提高了图像的对比度,改善了图像的视觉效果,同时,根据图像处理的需要,可以调整图像对比度的大小.通过与几种典型的图像增强算法实验结果进行比较,该算法图像增强的效果更好,图像视觉效果更佳.     

基于Multi-Scale Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断.     

基于改进SSR的LDCT影像增强算法

针对低剂量CT扫描(LDCT)的灰度动态范围宽、对比度差以及图像噪声增加问题,提出一种改进的LDCT影像增强算法。在对经典单尺度Retinex进行研究的基础上,论述该算法的原理和实现方法,并通过实验与改进的直方图均衡化算法以及Frackle-McCann Retinex算法、McCann99 Retinex算法进行比较。实验分析结果表明,该算法对于LDCT影像对比度增强较一般的图像增强算法具有更好的处理效果,能够满足医生临床诊断的要求。     

基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像增强的光照强度分布图.将整数格式的像素值转换为浮点数,融合加权求和与单尺度Retinex模型,得到多尺度Retinex算法处理的医学CT图像,计算医学CT图像像素间的明暗关系,将多尺度Retinex算法色度空间线性映射到图像像素空间,转换后得到医学CT增强图像,实现医学CT图像增强算法.实验结果表明,所提算法的灰度分布范围较大,视觉效果较好,能够有效保留图像边缘轮廓信息,提高暗区图像的信息量和对比度.     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

改进的灰度校正算法在路面裂缝图像预处理中应用

针对传统的灰度校正算法在对亮度不均匀的路面裂缝图像处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,本文在传统的快速灰度校正算法基础上,提出了一种改变初始背景图像选取方式以及采取局部对比度增强图像和整体灰度校正图像相互融合的改进型灰度校正算法.实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法对路面裂缝类图像的预处理效果明显增强.     

PCB三维CT图像的直方图变权累加增强算法

印刷电路板(PCB)在现代工业中发挥着重要作用,通过锥束CT对PCB进行三维无损检测具有重要意义。但是在CT成像过程中,存在金属伪影、射束硬化等诸多影响图像质量的因素,导致低对比度PCB三维CT图像的出现。针对PCB三维CT图像中由于对比度低造成电路信息难以分辨的问题,提出一种基于变权直方图的图像增强算法。在基于直方图生成累积概率密度函数时,通过变权累积求和的方式,把灰度值大小、灰度值概率以及灰度值区间附近的概率分布引入到变权策略中,生成一个兼顾提高对比度和扩展灰度范围的灰度映射曲线,实现低对比度图像的增强,提高PCB图像中物体的可分辨性。实验结果表明,该算法取得了较好的增强效果和图像质量。     

彩色图像去雾清晰化研究

为了解决雾霾天气的影响下成像设备采集的图像容易出现的降质及色彩失真问题, 并从有雾图像中增强其细节信息, 提高原图像的对比度和清晰度. 将彩色图像RGB通道分别做相应的图像增强算法处理, 全局直方图均衡化把整体的灰度直方图进行均匀分布的处理, 小波变换算法对彩色图像进行多层次分解, 多尺度Retinex算法通过高斯函数做卷积运算对图像做多尺度变换. 实验结果表明, 全局直方图均衡化、小波变换算法和多尺度Retinex算法都能增强雾天图像的景物信息, 有对应于各自的优势和不足. 相比较这3种算法而言, 多尺度Retinex算法得到的去雾图像亮度增强、细节信息突出、失真度小, 能更好地进行去雾增强.     

基于DWT的Alpha-Rooting图像增强

针对数字图像的频域增强,提出一种基于离散小波变换的Alpha-Rooting图像对比度增强方法.该方法利用小波的多分辨率性质,结合Alpha-Rooting图像对比度增强特点,对高频细节信号采用Alpha-Rooting算法增强,低频近似信号采用归一化增强算法.实验结果表明,该方法在EME与直方图两个尺度上,优于其他Alpha-Rooting增强算法(DCT、FFT)的对比度增强效果.     

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强新算法

针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题，即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大，提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上，根据小波变换所提供的幅角，对小波系数进行自适应增强处理。实验结果表明，与传统算法相比，新算法使对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间的差别明显减小。     

小波-Lagrange方法进行医学图像层间插值

目的 医学图像3维重建通常需要进行层间插值.现有的插值方法虽然种类较多,但在进行医学断层图像插值时,很多方法并不能兼顾图像灰度和目标形状的变化,且计算过程过于复杂.鉴于此,提出一种基于小波与Lagrange多项式相结合的插值方法.方法 首先对原始图像进行小波变换,获得图像边缘对应小波系数的位置信息,在断层图像的相应小波系数之间运用Lagrange多项式进行强度和位置插值.结果 通过实验验证,采用本文方法插值得到的图像与线性、Cubic插值方法相比,不仅在灰度值不等点方面减少了10%~50%,均方误差平均下降了3%,而且目标组织轮廓特别是拐角剧烈变化处可改善伪轮廓现象,介于原始断层图像之间,能够满足医学图像层间插值的要求.结论 与线性插值方法、Cubic插值方法相比,新算法由于引入了小波变换这个工具,可将图像剧烈变换部分提取出来,因此,本文方法在处理图像剧烈变化的情况时略有优势.新算法得到的插值图像质量有所提高,计算误差有所降低,可有效用于医学图像目标组织的3维重建.     

一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。     

一种基于图象小波极值表示的减少方块效应的算法

针对低比特率JPEG压缩图象会产生严重的方块效应问题和根据后处理技术可有效地减少方块效应的认识,提出了一种新的基于图象小波极值描述的后处理算法。该算法根据解压缩图象方块效应在一级和二级小波变换系数中的极值特性,对位于图象背景区、平滑边缘区及阶梯状边缘区的方块边界的小波极值分别加以处理。实验结果表明,该算法能有效地减少方块效应,且能改善译码图象的信噪比和主观视觉质量。     

基于小波的医学图像插值

现有插值方法在进行医学断层图像插值时,不能兼顾灰度和形状的变化.为解决这一 问题,文中提出一种基于小波的医学图像插值算法.通过对原图进行小波变换,获得图像边缘对 应小波系数的位置信息,在断层图像的相应小波系数之间进行强度和位置插值,使新的图像不 仅在灰度上,而且在组织形状上,介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值的要求.与线 性插值、克立格插值相比,新算法的视觉效果好,计算误差小,插值结果可有效地应用于构建三 维体模型.     

Blackman窗插值的小波模极大值去噪算法

提出了Blackman窗插值算法,通过Ad Hoc算法得到信号模极大值,利用Blackman窗对信号模极大值点进行插值,得到信号的估计小波系数进而依此小波系数直接重构信号。仿真结果表明,该算法具备了模极大值直接重构算法的快捷性和交替投影法的精确性,提高了信噪比,降低了失真度。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...