一种小波域的图像增强算法

微弱图像具有对比度低、噪声高、质量差等特点,一定程度上影响了图像的观察和使用。因此,提出一种小波域的图像增强算法,通过对微弱图像多尺度、多分辨率的小波变换分离各维度小波系数,对低频小波系数进行直方图均衡化,高频小波系数进行Canny算法提取边缘,最后将处理后的各维度小波系数进行图像重构以实现图像增强。并选取了3幅微弱图像,将其经所提出的算法及几种传统经典图像增强算法增强后的图像进行实验仿真对比。仿真结果表明,在主观评价上,所提算法增强后的图像的细节更加丰富,视觉感受更加平滑自然;客观评价指标中信息熵的值也都是最大的,分别是4.989 3,3.741 5,4.796 1,信息丰富度最高;而峰值信噪比和图像质量测量函数的数据表明所提算法增强图像的强度适中,整体性较好。可见,所提出的针对微弱图像的增强算法能够在视觉效果上和图像信息上进行有效的图像增强。     

红外图像实时增强的新算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外图像实时增强的新算法。该算法通过分析图像的直方图,得到图像中目标像素数峰值的估计值,并作为平台直方图均衡化的阈值。用该阈值对直方图进行修正,然后通过修正后的直方图进行直方图均衡化。在FPGA内通过采用并行处理结构及流水线技术实现了该算法,并且每秒可处理25帧128×128×8bits的红外图像。理论分析和实验结果均表明,本算法克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点?对背景和噪声增强过度,抑制了目标的增强。该算法对红外图像增强后,图像对比度是直方图均衡化增强后图像对比度的1.8倍。     

基于显著结构重构与纹理合成的图像修复算法

文章结合结构修复算法及纹理修复算法各自的优点,并考虑显著结构对图像修复的巨大影响,提出结合显著结构重构与纹理合成的图像修复算法。算法先利用形态学算子剥离待修复图像中细小结构与大块区域;然后利用快速结构修复算法对图像进行处理;再利用插值对待修复图像进行显著结构重构;最后利用基于改进优先级的加权匹配图像修复算法进行后续修复。实验结果表明,对既有显著结构同时又包含丰富纹理的待修复图像,与传统算法相比,本文的算法不但有更好的修复效果,而且耗时更少。     

一种基于PSO算法和ICM模型的图像自动分割算法

ICM模型（Intersecting Cortical Model）是一种简化的脉冲耦合神经网络（Pulse Couled Neural Network,PCNN）,ICM模型图像分割的效果取决于ICM模型中各个参数的合理选择,这一般需要通过多次实验获得。而粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和ICM模型相结合,以改进的最大类间方差准则函数为适应度函数,提出了一种新的基于PSO和ICM模型图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确的实现图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。     

一种高效的医学图像滤波方法

作为观察人体内组织、器官的医学图像有其独有的特点,本研究在图像形态学重建算法的基础上,提出一种适用于各种医学图像的滤波方法,此滤波方法首先在感兴趣区域内寻找"最大八连通域",然后通过改进后的测量膨胀算法对图像内所有像素进行选择,最终实现自动保留感兴趣区域,并去除其他非感兴趣区域的目的,实验结果证明,与传统的滤波方法相比,此方法可以既快速又有效地对X-CT图像、MRI图像和超声图像进行滤波处理。     

基于均方差快速增强的图像修复算法

在分析几种关键图像修复算法的实现原理、适用性及其优劣的基础上,针对目前图像修复算法可能存在适用性有限、优化修复算法中存在的算法复杂度较高或者未考虑破损图像的结构信息的情况,提出了一种基于数据融合的加权均方差快速增强图像修复算法,并将其应用于壁画和自然图像的修复实验中。通过系统仿真实验证明,在修复强结构纹理自然图像和壁画时该方法能紧密结合图像结构信息进行有效地修复,同时,其适用性在原有的基础上有所提高。     

基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

目的针对当前较多图像修复算法难以根据不同纹理结构来自适应调整修复块的尺寸,导致修复结果中存在不连续效应和模糊效应等不足,提出一种结合匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法。方法首先,利用平滑因子对置信度项进行约束,构造优先级判定模型,对待修复块的优先级进行度量,确定优先修复块。随后,通过SSD模型度量样本块之间的匹配结果,并根据匹配结果制定匹配调节法则,使得样本块能根据匹配度自适应调节其大小,以提高修复质量。最后,将梯度模值块中像素点的均方距离度量结果与样本块中像素点相结合,构造梯度约束模型,用以获取最佳匹配块对待修复块进行填充修复。结果实验结果表明,与当前图像修复算法相比,该算法修复的图像具有更好的修复质量,在像素丢失率较高的情况下,仍然具有较高的相似度值。结论所提算法具备较好的修复视觉质量,可用于被大面积损坏图像的修复。     

图像修复的邻域差值扩散模型

针对BSCB模型在修复图像时会使处理后的区域产生模糊的缺点,分析其产生的原因,并在此基础上提出了一个新型的偏微分方程--邻域差值扩散模型.该模型重新定义了图像修复过程中所使用的扩散信息和扩散方向,在很大程度上避免了BSCB模型模糊问题的出现.实验表明,邻域差值扩散模型改善了图像修复的效果,使修复后的图像无论在平滑区域还是边缘区域都很清晰.     

一种基于正则化和Watson视觉模型的图像指纹算法

大量多媒体应用的发展使得数字图像很容易地被非法操作和篡改,提出一种基于图像正则化和视觉特性的图像指纹算法,可以有效地实现图像的认证和识别.首先对图像进行正则化预处理,消除几何形变对图像的影响,然后对图像进行分块DCT变换,利用Watson视觉模型对DCT系数进行处理,增大人眼敏感的频域系数在计算图像特征时的权重,经过量化形成最终的指纹序列.在图像指纹序列生成过程中,加入密钥控制,提高了指纹的安全性.实验结果表明,该方法的冲突概率在10-7数量级,对JPEG压缩、旋转、缩放等操作具有较好的稳健性.     

气象计量自动化温度检定系统中的图像预处理研究

针对气象计量自动化温度检定系统中图像噪声大、对比度不够等问题,在采用图像预处理技术的基础上,提出一种同态滤波的对比度受限自适应图像预处理方法。尝试中值滤波对红外图像进行去噪,保证噪声不被增强的前提下,利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强。但同态滤波依然存在图像特征点与非特征点在图像质量不高的情况下容易混淆的问题,对此采用限制对比度自适应直方图均衡的方法进一步调整图像的动态范围。通过仿真实验对此方法进行验证,验证了所提出方法的有效性。     

预扫描算法求解图像分割的Chan-Vese模型

本文提出了一种新的有效的算法来求解图像分割中的Chan-Vese模型。新算法避免了求解PDE的过程,极大地提高了图像分割的运算速度。这种算法保持了C-V模型和水平集方法的优点,能够自动处理图像分割过程中边缘的拓扑变形,保持边缘的尖角以及对于非凸边缘的有效的检测等等。这种算法思路简单,很容易推广到任意有限维的图像分割问题的求解中。     

一种高效的图像去噪算法

针对图像去噪的速度以及可能出现的阶梯效应等问题进行了研究,提出了一种高效的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,首先引入调和模型作为原始图像的先验模型,并用伽马分布作为未知参数的先验分布模型;然后,用变分近似的方法推导最大后验概率;基于此推导过程,同步地估计原始图像和未知参数的最优值,实现图像去噪.实验结果证明了该算法的高效性,通过与其它算法的比较,该算法体现了速度快、效果好的优点,且去噪后的图像不会出现阶梯效应等问题.     

基于Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法

针对工业X射线电池图像对比度低、视觉效果不好、不同区域处理效果差异大等问题,提出一种基于多尺度Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法.首先利用多尺度Retinex算法中的高斯滤波对照射分量估计,从而得到反射分量.用改进的直方图均衡化方法来处理照射分量,采用改进的巴特沃斯高通滤波器对反射分量的局部细节增强.接着...     

一种基于形态学多结构元素的图像边缘检测算法

运用数学形态学的理论和方法,从多结构元素形态学变换的角度出发,利用形态学结构元的自然属性,自适应确定权重,在此基础上采用腐蚀运算构造边缘检测算法,最后将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,自适应确定权重比平均权重具有更好的图像处理效果,在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的去除噪声能力。     

鱼眼图像的校正算法

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统可应用在很多方面,如全视觉监视、机器人导航等。全方位视觉系统的标定和畸变图像的校正是至关重要的两个部分。本文给出标定鱼眼图像中心和半径的方法,它们算法简单,很容易用软件实现,并通过实验说明它们的有效性。然后用标定得到的参数进行校正。鱼眼成像规律常被用在鱼眼镜头设计中。本文推导出校正模型。基于这些校正模型,得出组合校正模型,并通过实例验证了这种组合校正模型的正确性和有效性。     

基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

传统遗传算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,提出了一种基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显优于基于单种群的遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割。     

采用自适应算法的有源消声模型

提出一种采用自适应算法的有源消声模型 ,对柴油机低频排气噪声进行了实验 ,结果表明 ,此模型较为切实可行的。