基于视觉特性的图象分割编码算法

提出了一种考虑人眼视觉系统特点的不树分割编码算法,在分析视觉系统对比度特性的基础上,首先提出了一个基于视觉敏感的四叉树分割标准。     

图象对比度增强处理方法（一）

本文依据大量的有关文献较完整地总结了近20年来相继提出和研究的60多种图象对比度增强方法,并把这些方法划分为八类。简明地论述了各种方法的基本思想及其优缺点,并给出了一些相应的计算公式和若干图例。本文对于理论上进一步探讨图象对比度增强方法和实际应用中选择合适的图象对比度增强方法都颇有价值。     

一种基于划分模式测试的图象分割算法

基于分裂与合并的原理,本文提出一种简单的、一遍扫描的图象分割算法.该算法的效果与“分裂—合并”算法相近,计算复杂度介于区域生长和“分裂—合并”算法之间.     

一种基于相对熵的图象分割算法

提出了一种基于相对熵的图象分割算法，该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈值，现场颗粒物料图象作为一个应用实例，在本文中得到验证，实验结果表明，提出的算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

一种图象增强的有效方法：模糊图象增强技术

图象增强是数字图象处理常用技术之一。本文提出了一种新的图象增强方法——模糊图象增强技术。对给出的处理模型,利用模糊集合理论进行增强处理。和了评价处理后的结果,模糊度的基和熵的概念被提出,同时还给出了两个典型的平滑算法并对其进行了分析。     

一种新的图象分割自适应算法的研究

首先对自适应遗传算法的变异算子进行了改进,对单点变异算子与双点变异算子的结合能有效地改善局部收敛进行了验证,然后提出了一种新的用自适应遗传算法分割图象的方法,并与传统的Ｏｔｓｕ方法、灰度差直方图法和基于熵的方法作了比较。     

一种用于二值图象分割的快速聚类算法

文中提出了一种适合于二值图象分割的快速聚类算法。它具有五个特点：①图象扫描过程与聚类过程一体化；②执行速度快；③总的类数动态生成；④节省存储空间；⑤便于后续处理。该方法可应用到目标检测、多目标跟踪和噪声去除等领域。     

数字图象中重叠圆分割的一种算法

本文介绍了用于分割重叠液滴的一种算法,它定义了二维数字图象中的凹点,按此定义检测一幅图象中的各凹点,然后根据方向匹配原则和最小距离匹配原则,最终确定重叠圆中的分割线,从而解决实际中提出的问题。     

基于分形理论的一种图象分割方法

介绍了一种基于分形特征进行人造目标分割的方法.它是用分形模型描述自然场景,基于人造目标和自然背景在分形特征上的差别,并利用概率松弛的思想增强这种差异,从而自适应分割出目标图象.实验结果验证了这种方法的有效性和可行性.     

一种改善彩色图象质量的模型—分析与设计

从图象采集设备上所获得的原始真彩色因图象包含许多降低图象质量的因素，因此在显示前必须对图象进行质量提高的处理。基于这种想法，我们设计了一个用于改善图象质量的模型，该模型除了利用经典的对比度增强和边缘增经，还采用一种依赖边缘点灰度特征的对比度增强技术。本文将详细分析这些技术。     

图像增强技术的研究

如何有效地增强图像是图像分析中的一个难点,通常,图像的目标背景对比度低,噪声大.平滑处理后图像的边缘轮廓更加模糊不清.常用的拉普拉斯锐化方法在突出图像边缘的同时,也提升了平滑图像中的残留噪声.针对这种问题,提出了用直方图规定化方法增强平滑后的图像,该方法克服了拉普拉斯锐化的缺点,且明显地增强了图像的细节部分.理论分析和仿真结果均表明,该算法能够提高图像成分的清晰度,提供更准确、更满意的图像.     

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法

针对传统GrabCut算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合目标轮廓增强技术,提出一种自动GrabCut算法。首先对图像进行谱残差计算,以获取目标轮廓增强的视觉显著图;其次,对显著图进行预分割并通过快速连通区域分析进行前景估计并获取掩膜,将获取的掩膜代替人工交互初始化GrabCut算法,最后实现自动分割。实验结果表明,该方法克服了手动的缺点,并在处理前后景颜色相似的图像时,分割结果要优于传统方法。     

显卡行情

本月最爆炸性的显卡市场新闻，当然是nVIDIA的G80发布了，随着这款新旗舰产品的发布，相关的技术文章，评测文章也是铺天盖地而来。不过对咱们这些小老百姓而言，G80也是“只可远观”而以，要想将其纳入囊中，那就只能喝两个月的西北风了。除了高端显卡之外，最近的中低端显卡市场也是热闹非凡，市场以“降价”为主旋律，各大品牌也是尽全力比拼年底市场了。     

基于最优模糊变换和Retinex理论的静脉图像增强方法

一种新的结合模糊变换和retinex理论静脉图像增强方法,可以解决近红外静脉图像所存在的低对比度,动态范围狭窄和强度分布不对称问题。最优模糊变换用于加强全局对比度,引入的Retinex方法可以增强图像细节信息,弥补最优模糊变换的细节缺失。由于图像从空间域向模糊域转换时使用一个参数优化隶属函数,处理的图像不具有最佳性,文中提出一种双参数的隶属函数的优化方法,同时提出一种自适应的选择控制参数方法。实验结果表明,该方法可以有效提高静脉图像与背景的对比度,与其他方法的实验结果相比较,可以看出该办法具有更好的图像增强性能。     

基于图像增强与分水岭分割的隧道低对比度裂缝提取方法

在实际的隧道裂缝检测中,存在细小、对比度低且有污渍点干扰的隧道裂缝,利用常规方法很容易漏检裂缝。为了解决此问题,提出一种基于图像增强与分水岭分割的裂缝提取算法,该算法有效利用背景信息补偿了污渍点,均衡了图像背景对比度。结合高低帽变换方法对图像进行增强,然后根据分水岭算法获取分水岭分割线;比较分割线所在位置的灰度值与其周边灰度值,并通过灰度值差异判断裂缝边缘,从而提取裂缝。实验结果表明,所提算法能够准确、有效地检测出完整的隧道裂缝,且对噪声具有鲁棒性。     

一种基于粗糙集分类的图像增强方法

该文利用两个特征值属性,图像块的低高频能量和图像块的频域熵对图像进行粗糙集分类,得到边缘区域集合和平滑区域集合。然后分别对边缘区域和平滑区域做模糊增强和邻域平均法平滑,最后将图像重构得到边缘增强的图像,从而使图像的边缘变得更加清晰。     

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。     

基于改进图像方向信息测度的表格图像增强算法

提出了基于图像方向信息测度的图像增强算法。算法利用图像方向信息测度,在像素级对图像像素进行分类,然后针对表格图像特性,利用改进的图像方向信息测度,对边缘点进行区域连接,使得边缘点能完全地覆盖图像中的字线和表格边缘;利用得到的边缘信息和平滑信息,对图像进行空域滤波处理,初步增强图像;利用模糊增强算法,对图像进行对比度增强,达到较好的增强效果。实验表明,该算法能有效增强对比度极低的表格图像,使得结果图像有很好的视觉效果。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

基于分割和累积指数变换的MR图像增强算法

文章提出了一种MR图像增强的新算法。首先由多阈值分割算法将图像分割为不同的区域,然后统计出各区域的灰度均值和方差,由这两个特征构造各区域的累积指数非线性变换,并分别对相应区域进行增强。实验表明,用该算法增强后的MR图像在视觉上增强了图像对比度,加强目标的细节,还可以去除部分噪声,在实现上缩短了CPU时间。