基于活动轮廓模型和统计特征的血管内超声图像的边缘提取

血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,准确性较高,对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强,是一种较好的全局最优化算法。     

保持边缘特征和增强对比度的图像缩放算法

图像的边缘信息和对比度是影响人体视觉的最主要因素。提出一种能够同时保持边缘特征和增强对比度的图像缩放新方法。通过边缘检测算法、边缘梯度增强以及梯度图的低通滤波算法,得到新的梯度图,再通过求解泊松方程得到重建的图像。由于对图像边缘作了特殊处理,从而避免在图像缩放过程中丢失边缘信息。该方法可以同时保持特征以及增加图像的对比度,从而更好地展现图像的细节。实验结果表明,本文方法能应用于一般图像和医学图像的缩放和增强等应用中。     

基于交互式图论的目标边缘检测算法

针对传统边缘检测算法无法准确提取目标及其边缘的问题,基于交互式图论的最大流/最小割理论提出了一种新的边缘检测算法,设计了一种新的代价函数OE_COST 目标边缘代价函数;通过建立图割模型,能够在分割出目标的同时提取出目标边缘。算法通过交互式选择背景及目标像素集合作为硬性约束,通过图像特征（如灰度级、空间信息等）建立代价函数作为软性约束,同时施加软硬约束达到提取目标边缘的目的。实验结果表明,本算法可以准确提取出目标及其边缘轮廓。     

基于改进人工鱼群算法的图像边缘检测①

提出了一种基于带混沌差分进化变异算子的人工鱼群算法的图像边缘检测方法,该算法通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后利用人工鱼群搜索图像梯度最大值,达到快速、准确检测图像边缘的目的。在差分变异算子中引入调节因子加强搜索能力,并且动态调整人工鱼的视野,使鱼群能快速跳出局部极值。通过仿真实验表明,该算法用于图像边缘检测是可行的和有效的。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.     

基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法的研究

由于在带钢的生产过程中会出现多种表面缺陷,因此本文中研究了一种基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法对表面缺陷进行有效检测。算法中对边缘检测、图像分块、连通域分析等过程进行了改进,并提出了一种针对带钢图像的图像二值化算法,相较于传统的缺陷检测算法,本文中的检测算法在保证处理速度的同时,可以使处理的图像细节更完整清晰,缺陷定位更准确,且总体的检测正确率在90%以上,为后续缺陷分类提供更加准确的数据支持,可有效解决带钢表面缺陷检测问题,对企业生产过程中的技术改善起到至关重要的作用。     

基于细胞膜优化的图像边缘检测算法研究

研究图像边缘准确检测的问题.传统的像素阈值分割算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了避免上述缺陷,提出了一种基于细胞膜优化的图像边缘检测算法.利用图像内部像素差值方法,提取目标图像的边缘特征,为图像的边缘检测提供准确的数据基础.利用细胞膜优化方法,计算边缘最优边界像素点,从而实现图像的边缘检测.实验结果表明,利用上述算法能够有效提高图像边缘检测的准确性.     

基于形态学的焊接图像缺陷检测方法研究

射线焊接缺陷的准确检测是保证焊接构件质量的关键,针对焊接生产中采集的图像存在对比度低、噪声干扰及边界模糊等特点,提出了一种基于灰度形态学的射线焊接图像的缺陷检测方法;首先,在对原始射线焊接图像滤波和增强的基础上,根据对焊接图像列灰度的分析运用阈值法提取出焊道;然后,选取了多尺度多结构元素,采用灰度形态学方法对焊接图像进行缺陷边缘检测,并二值化处理后提取出焊接图像巾的缺陷;试验结果表明,相比传统的边缘检测算法,该方法能有效提取图像中的焊接缺陷边缘,且其连续性和完整性较好.     

一种改进的低对比度灰度图像边缘识别方法

低对比度图像的边缘比较模糊,传统的基于微分算子边缘检测方法通过梯度算子虽增强了边缘信息,但同时也强化了噪声影响.针对以上问题,首先考虑对低对比度图像进行预处理,用直方图均衡化方法提高对比度,以便准确完整地定位图像边缘;其次考虑用计算灰度比值而不是传统的计算灰度差值来检测图像对象的边缘,以最大限度地降低噪声的影响.测试结果表明,基于灰度比值的边缘检测方法弱化了噪声影响,更有利于清晰准确地识别低对比度图像的边缘.     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

基于相似加权滤波的红外图像增强算法

为了有效地增强红外图像,对算法进行了研究;提出了一种相似加权滤波算法和迭代平台阈值算法,将被大量噪声污染的红外图像进行相似加权滤波后,利用迭代法求得统计直方图的平台阈值,对滤波后的红外图像进行平台直方图均衡处理,以提高对比度;实验结果表明,相似加权滤波结合平台直方图均衡的这种算法不但能有效地滤除大量随机噪声,还能提高图像对比度,在效果上优于统计直方图均衡算法.     

基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术

针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术。利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比。实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果。     

集装箱X光图像增强技术

由于集装箱自身的构造特点以及X光扫描机的信息采集误差,使得集装箱X光图像有很强的竖纹噪声。为提高X光图像中感兴趣区域的清晰度并抑制不感兴趣信息,提出了一种以有限对比适应性直方图均等化为基础的改进方法：对原始图像进行有限对比适应的直方图均等化处理,进行图像增强,并对处理后的图像进行中值滤波,以减少箱体的竖纹噪声,得到图像的低频信息,然后,对原图像进行拉普拉斯滤波处理,得到图像的相对高频信息。最后,将处理后的两幅图像加权相加,作为增强后的目标图像。实验证明,该方法能有效削减竖纹噪声,很好地保存图像的目标信息,便于对集装箱X光图像进一步研究。     

一种基于改进直方图均衡的图像增强方法

针对传统图像增强方法的不足,提出一种基于模拟频域滤波重构直方图均衡的图像增强方法.将频率域滤波的思想引入空间域直方图运算当中,在模拟频率直方图统计中进行频率信息的统计,利用这些频率信息建立模拟频率域坐标,进行模拟频域滤波,对滤波处理后的直方图进行均衡化处理.实验表明:与传统方法相比,该算法优化了灰度级的动态分布范围,能得到更清晰的增强效果,且在图像中没有视觉明显的噪声放大.     

频域内分位数的蒙古族家具纹样增强算法

为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算法及方向自适应插值算法相比较,提出的方法在蒙古族纹样增强方面具有更好的视觉效果,其评价指标也有显著提高。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

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。     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．     

遥感图像理想均衡化及图像质量定量评价

大多数原始的遥感影像由于其灰度分布集中在较窄的范围内,影像的细节不够清晰,对比度较低。为了使影像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,增强影像细节信息,通常采用的方法为直方图均衡化。通过对信息熵定义的阐述,引出直方图均衡化的图像增强算法。通过分析传统直方图均衡化算法中存在的缺陷,进而基于分段映射思想提出一种改进的理想直方图均衡化算法。同时,为了对传统算法和改进算法进行定量化地分析比较,基于同时对比度以及人类视觉对比度分辨率限制和模糊数学的相关思想,分别提出基于加权几何平均数法的合成平均对比度和细节评价参数的定义。最后,采用同时对比度、基于加权几何平均数法的合成平均对比度以及细节评价参数作为定量评价的指标,对所提出的改进算法进行了定量评价。评价结果表明,该改进算法的图像增强效果优于传统的直方图均衡化算法。     

煤矿监控图像增强算法的分析与实现

针对煤矿井下粉尘多、光照差的恶劣环境使得矿井监控图像偏暗、对比度低、视觉效果差的特点,提出了一种基于小波变换和模糊理论的图像增强算法。该算法选择小波变换为工具分解图像,应用新的模糊隶属度和增强算子对高频信息进行模糊处理,利用直方图均衡化对低频信息进行处理,最后对图像进行重构。处理结果较好地增强了图像细节信息,从整体上改善了图像效果。