基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代 Curvelet 变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的 Curvelet 变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。     

基于第二代曲波变换算法的检测图像增强

为了提高组织结构细节的显示,满足机器分析的要求,对图像进行多层的小波分解与重构,通过对多层分解后的低频逼近系数和各层分解的细节系数作处理,以达到对图像进行增强目的。引入的第二代曲波(ⅡCurvelet)增强算法,根据各子带的噪声水平分别进行分段非线性增强,最后进行反变换得到增强图像。增强对比实验表明:ⅡCurvelet增强算法在整体效果和局部细节上优于小波增强算法,更能达到抑制背景噪声、突出目标细节、提高对比度的效果,对检测图像增强更加有效。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学X射线图像对比度增强算法

医学X射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的X射线进行成像,而X射线图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据X射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的X射线图像对比度增强算法。首先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学X射线图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

基于Curvelet变换的X射线图像增强

针对传统X-射线图像增强方法中图像细节不够清晰或噪声增强过大的问题,基于数学定义严谨的多尺度几何分析方法Curvelet变换,给出了一种灵活的非线性增强函数。首先,对X-射线图像进行Curvelet分解,然后在各精细尺度上对系数按增强函数进行映射,最后根据修正后的Curvelet系数重建图像。实验表明,根据所给定的增强函数,Curvelet变换能有效增强X-射线图像边缘对比度,细节清晰,噪声小,与传统方法比较,具有更好的视觉效果。     

基于第二代Curvelet变换的自适应图像增强

Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换。第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题,特别是基于”Wrapping”方式的第二代离散Curvelet算法,不仅运算快速、几何真实,而且快速可逆。因此,将第二代Curvelet变换用于图像增强,并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平,实现了一种自适应图像增强方法。实验结果表明,同基于小波变换的图像增强方法相比,该方法具有明显的优势。     

图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散正交小波变换和非线性增益的图像对比度增强方法。对图像进行离散正交小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强。实验结果表明,论文提出的方法在有效地增强图像对比度的同时,又能很好地抑制图像中的白噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法。首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果。     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。     

基于FDCT的低对比度指纹图像增强算法

针对传统方法在增强低对比度指纹图像时,效果不佳的状况,研究了一种利用快速曲波变换增强低对比度指纹图像的方法。图像经曲波分解后,对于低频分量引入基于SMQT的非线性函数调整低频子带系数,以提高指纹图像的对比度;对于高频分量使用阈值去噪增强图像细节。实验表明,该方法优于直方图均衡化方法和基于小波变换的增强方法。该算法在增强低对比度指纹图像的同时降低了噪声。增强后的图像取得了较为理想的视觉效果。     

基于Curvelet变换的图像融合方法

提出一种基于Curvelet变换和特征量积的图像融合方法。对2幅图像进行Curvelet变换,低频部分采用加权平均的融合算法,高频采用基于特征量积的加权融合算法,从而实现Curvelet系数的融合,并重构得到融合图像。对多聚焦图像进行实验,利用梯度结构相似度、空间频率、峰值信噪比进行评价,实验结果表明,该方法能够取得较好的效果。     

基于水下图像光学成像模型的清晰化算法

针对水下图像的纹理细节模糊、对比度低以及图像光照不均问题,通过分析水下图像的成像过程,提出一种水下图像清晰化算法。在小波域的低频子带上结合水下图像光学成像模型,先利用高斯模糊对介质散射光进行估计与去除,再采用基于局部复杂度的方法调整衰减因子,对衰减低频子图进行自适应增强;在高频子带上采用非线性变换的增强方法,进一步增强了高频信息并有效地抑制了噪声的放大。实验结果表明该算法对解决水下图像模糊和光照不均问题具有较好的效果,与基于小波变换的水下降质图像复原算法相比,具有较高的实时性。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于小波变换和改进的Retniex雾天图像增强

现有基于小波变换的增强方法对雾天图像增强效果一般,对此提出一种结合小波变换和改进的Retniex的雾天图像增强方法。使用小波变换将图像分解为高频部分和低频部分;利用双边滤波良好的边缘保持性,对传统的Retinex算法进行改进。用改进后的Retinex算法对低频子带图像进行去噪处理。为了防止放大噪声、过度增强,用模糊规则增强算法对高频子带图像进行增强,进行小波逆变换,得到增强后的雾天图像。实验结果表明,基于小波变换和改进的Retniex方法对雾天图像的增强有显著效果。     

Image fuzzy enhancement algorithm based on contourlet transform domain

In order to solve the problems of low contrast, global darkness and noise amplification in some hyperspectral and remote-sensing images, a new image fuzzy enhancement method based on contourlet transform (CT) domain is proposed. The algorithm includes the following four steps. Firstly, the cyclic translation method is used to suppress the pseudo-Gibbs phenomenon caused by the lack of translation invariance of the CT. Secondly, a nonlinear gain function is designed to enhance and suppress the high-frequency coefficients adaptively. Meanwhile, the multi-scale Retinex with mixed gray function is used to process the low-frequency sub-band coefficients. Then, the inverse translation and linear averaging and the inverse CT are performed on the enhanced coefficients, and finally the improved fuzzy contrast is used to enhance the texture and edge of the image globally. The experimental results show that the proposed method can make the image texture details more prominent, and enhance the overall visual effect of the images. Furthermore, the absolute mean difference and PSNR of images are also greatly improved .

     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

结合区域特性的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。