一种基于小波分析和人眼视觉特性的图像增强方法

在分析视觉系统特性的基础上，提出了一种基于小波分析的图像对比度增强算法。为降低对噪声增强程度，算法对不同尺度上的系数进行不同程度的对比度增强。在此过程中，算法考虑了视觉特性以得到更好的效果。为保证得到足够的对比度增强效果，算法首先对分解得到的尺度系数进行增强；为避免视觉明显的噪声放大，只对处于边缘区域的系数进行对比度拉伸；为了能在各尺度上较为准确地找出边缘区域，算法采用局部阈值技术并利用了各分解尺度上边缘区域的相关性；为降低视觉明显的噪声放大，不同区域的对比度增强程度决定于区域的亮度。算法的实验表明，上述特点使本文算法在充分增强对比度的同时，极大地降低了对噪声的过增强，具有较好的视觉效果。     

一种基于小波变换的低对比度图像增强方法

提出一种基于小波变换的低对比度图像增强方法.利用小波变换多尺度特性,对图像的能量、细节和噪声部分分别采取不同的滤波策略,对图像进行整体增强.在VC 环境下编程实现该方法.实验结果表明用该增强算法能得到整体视觉效果好的图像.     

红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

基于小波变换的图像增强算法研究

针对图像对比度低、成像质量差的问题,提出一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于图像对比度增强.首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理.实验结果证明,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留,由此认为小波变换对改善图像的质量是有效的.     

符合人眼视觉特性的医学图像融合算法*

针对医学图像的特点,基于人眼视觉特性,结合降噪算法提出一种图像融合方法,以提高融合图像的对比度,减小噪声对图像的干扰。算法根据噪声点和图像特征所具备的不同特性,对源图像进行降噪,过滤小波分解后对应的噪声系数。小波分解后的系数矩阵,通过计算各系数的局部梯度,以源图像区部梯度为判断依据建立算法,选择源图中不同方向上梯度大的系数作为最终融合系数。实验结果表明,该算法提升融合图像的信息量的同时,有效保护了图像的细节,改善了视觉效果。     

基于模糊熵和非分离小波变换的图像融合算法

针对传统可分离小波图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,提出了突出图像细节和消减图像模糊性的融合算法.该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用局部模糊熵极大值融合规则.对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则.最后通过非分离小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下,提高融合图像的清晰度,增强细节信息及亮度对比度.     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

基于神经网络与对比度的多聚焦图像融合技术

提出了一种基于小波对比度和神经网络的多聚焦图像融合算法。首先对各源图像进行小波变换，根据变换后系数计算出图像的小波对比度，选取源图像部分区域小波对比度作为前馈神经网络的训练样本，调整神经网络权重；然后用训练好的神经网络组合融合图像的小波系数，对组合后的系数进行一致性校验；最后对该系数进行小波逆变换，得到融合图像。实验结果表明，该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题，生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

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.     

基于曲波变换的图像非线性对比度增强

考虑到人的视觉特性,提出一种新的基于曲波域的图像非线性对比度增强方法.该方法首先利用曲波变换对循环平移过的图像进行分解,然后根据非线性算子对各子带曲波系数进行调整,最后经逆变换和反平移后得到对比度增强图像.实验表明,本文算法是一种简单而有效的图像对比度增强方法,不仅图像视觉效果改善明显,层次感更强,而且避免了传统图像增强方法的噪声过增强.