Comparative analysis of different methods for image enhancement

Image enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively, it can improve image visual effect. The objective of this work is to implement the image enhancement to gray scale images using different techniques. After the fundamental methods of image enhancement processing are demonstrated, image enhancement algorithms based on space and frequency domains are systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above-mentioned algorithms are analyzed. The algorithms of wavelet based image enhancement are also deduced and generalized. Wavelet transform modulus maxima（WTMM） is a method for detecting the fractal dimension of a signal, it is well used for image enhancement. The image techniques are compared by using the mean（μ）,standard deviation（？）, mean square error（MSE） and PSNR（peak signal to noise ratio）. A group of experimental results demonstrate that the image enhancement algorithm based on wavelet transform is effective for image de-noising and enhancement. Wavelet transform modulus maxima method is one of the best methods for image enhancement.     

基于全局显著性检测的手绘草图图像检索

提出一种基于全局特征图像显著性的手绘草图图像检索算法。首先利用图像分割方法获得若干分区,再计算各分区的彩色稀疏直方图,然后利用直方图计算各个分区的颜色对比度。通过剔除对比度低的若干分区从而获取显著目标,将显著目标所在区域按比例分块,保存每个分块的平均灰度和空间关系,作为待搜索的特征数据。搜索过程是将手绘轮廓填充后提取特征数据与保存的特征数据按分块计算灰度的差异,并结合空间权值进行累加。最后将结果排序,值越小则相似度越高。     

基于纹理特征与随机森林的生态声音识别

针对真实环境中普遍存在的非平稳噪声,提出一种基于纹理特征与随机森林的生态声音识别方法。该方法首先使用一种基于噪声估计的音频增强算法,即短时谱估计对输入端声音信号进行前端处理,得到增强信号功率谱;然后根据得到的增强信号功率谱图的纹理信息,采用和差统计法对其进行纹理特征提取;最后,利用基于决策树的组合分类器,即随机森林进行识别和分类。设计了两组对比实验,结果表明该方法不仅有良好的识别性能,而且具有噪声鲁棒性。     

基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪算法研究

目前,应用于多目标跟踪的BPF算法仍不能很好解决跟踪过程中出现的相似干扰、目标交叉、短时部分遮挡等问题,且在跟踪过程中,粒子集的分配也对整个跟踪存在不良影响。对此,提出一种基于HOG+Adaboost检测和混合粒子滤波(MPF)相结合,并在跟踪过程中为每个新目标相互独立地分配新的粒子集,采用分块—积分直方图和LBP特征相融合作为目标的观测模型的算法。实验结果证明,该算法在实现多目标跟踪的基础上,很好地解决了上述问题,提高了多目标跟踪的鲁棒性。     

基于直方图梯度计算的 T2加权脑部 MR 图像自动分割

针对脑部核磁共振图像分割问题,提出了一种直方图梯度计算方法。首先,对 MR 图像的直方图进行平滑处理,从而去除三个体素中出现的最低灰度级;然后,在预处理后的直方图上计算梯度;最后,计算对象数和其所在位置的梯度,并对图像进行自动分割。基于直方图处理进行梯度计算,大大降低了计算复杂度。在 T2加权脑部 MR 图像上的实验结果表明,该方法可以有效地从二维和三维图像中提取出主要脑部区域,并在临床环境中获得的人类脑部 MR 图像上成功实施,分割效果优于其他几种现有分割算法。     

基于有向图的足球视频中球员分类算法

基于传统的直方图球员分类方法由于缺乏描述图像颜色的空间信息而造成分类误差,而且该方法需要先验的模板信息。为此,本文提出一种基于有向图的足球球员的分类方法。首先,利用HSV模型中主颜色方法提取候选球员,并利用等面积矩形划分策略对图像进行分块;其次,对子块的HSV颜色空间进行量化,并将统计直方图作为颜色特征,然后通过颜色特征计算图像之间的距离,并利用距离矩阵生成对应有向图;最后,通过对有向图的顶点分类实现球员的分类。实验结果表明,本文提出的方法能够在没有先验模板信息的条件下,能够有效地解决处在分类边界上的球员分类问题,获得98.23%的分类正确率,与传统方法相比,具有更好的分类效果。     

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

基于投影轮廓的文本图像倾斜检测

目的 在光学字符识别中,文本图像经常会出现一定角度的倾斜.为将倾斜的文本图像校正,以便于字符识别中的后续处理,快速准确地检测倾斜文本图像的倾角是非常重要的.方法 对基于投影轮廓的算法进行改进,提出了一种两级投影直方图方差的算法(TPHV).首先在预定的角度范围内以一定角度步长对选定的图像区域做多方向投影,以获取投影直方图;然后计算各角度投影直方图的均方差,求出所有投影直方图方差的最大差分,将对应的投影角度作为倾角的粗略估值,最后以粗略估值为中心,以第1次投影步长为半径的角度范围内,再次以给定的检测精度为步长进行投影,重复第1次投影的工作,求出投影直方图方差的最大值,以对应的角度作为图像倾角的检测值.结果 该算法能够处理各种复杂的文本图像;对于诸如2 480×3 508像素的较大图像,可在200 ms左右的时间内完成倾角的检测;可检测的倾角范围不受限制;对相关网站提供的5组共500幅测试图像检测误差绝对值均值不超过0.5°,最大值不超过0.7°,检测误差的方差不超过0.1.结论 实验结果表明,该算法具有明显优势:速度快,倾斜角度检测精度高,误差集中,检测范围大,对噪声不敏感,具有广泛的适用性,适合于复杂的排版方式.     

利用层间相关性的岩心CT图像半自动分割方法

目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。     

基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法研究

针对行人运动的随机性导致运动状态模型适应性差和人在行走过程中可能发生短时全部或局部遮挡导致行人跟踪算法精度较低的问题,提出基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法;建立了行人运动时间序列模型;给出了基于对视频序列初始帧的检测,确定行人的位置、宽高等作为跟踪先验信息的方法;由先验信息计算加权颜色直方图构建初始粒子群分布,并利用时间序列运动模型预测粒子在下一时刻的状态分布,并更新粒子权值;根据有效粒子的个数判断是否进行重采样;最后由所有粒子的加权和估计行人的运动状态;仿真实验表明:文中提出根据行人的运动轨迹时间序列运动模型可使行人的状态估计更准确,预测误差进一步减小,预测精度得到了提高.