基于广义模糊算子的射线检测焊接图像增强

针对射线检测焊接图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度同时较好保持边缘的问题,在分析传统模糊增强算法的基础上,引入广义模糊集合的概念．利用广义模糊变换范围大的特点,将图像映射到广义模糊空间,选用分段正弦函数作为模糊隶属度,提出一种适用于射线检测焊接图像的广义模糊增强算法．通过对焊缝图像进行广义模糊增强处理表明,该算法在增强对比度同时又可较好保持边缘．引入了模糊熵的方法来评价图像的增强效果,并对提出的正弦隶属度函数及广义模糊增强算子的特性进行了分析．     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

基于广义模糊集、粗糙集的医学图像三维区域提取

文章通过研究直接从三维医学图像中提取感兴趣区域的问题,提出了一种基于广义模糊集、粗糙集的三维区域提取方法,以解决医学图像的对比度低,组织边缘难以区分的问题.使用双线性广义模糊增强算子对三维医学图像增强,运用粗糙集理论将基于多种信息的粗糙描述进行综合,实现对感兴趣区域的三维提取.实验证明,这是一种可对三维感兴趣区域提取的有效方法.     

一种新的模糊图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像预处理中最重要和最困难的任务之一，本提出了一种新的模糊图像边缘检测算法，算法中图像所对应的模糊特征平面通过一个基于阈值的隶属函数来提取，在模糊特征平面上应用模糊增强算子对低灰度区域的大部分象素进行衰减运算，对高灰度区域的大部分象素进行增强运算来提高两个区域之间的对比度，图像的边缘采用min或max算子来提取，仿真结果表明，该算法是一种有效的边缘检测方法。     

基于遗传算法阈值优化的模糊边缘检测

针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法易导致图像灰度信息丢失的问题,提出一种改进的图像模糊边缘检测算法。算法先使用遗传算法和Otsu得到最佳阈值参数,通过阈值定义一个新的隶属函数将原始图像映射到模糊特征平面;然后利用模糊增强提高区域之间的层次,加强边缘两侧的对比度;再对图像进行灰度增强;最后用Min算子提取出图像的边缘。实验结果表明,改进算法提高了边缘检测质量。     

基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法

针对目前边缘检测方法在低对比度图像、噪声图像中检测效果不理想的问题,本文结合微分算子和模糊边缘检测的优点,提出一种基于邻域加权的多层次模糊边缘检测方法。首先,利用微分算子计算图像梯度特征,依据图像梯度特征对图像进行自适应地分层;然后构造模糊函数,用模糊函数增强不同强度的图像梯度特征,取得了较好的边缘检测结果。仿真实验表明:基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法能较好地检测低对比度图像的边缘,同时能有效抑制椒盐噪声、高斯噪声对图像边缘检测的干扰。     

基于小波域边缘检测的图像增强方法

提出了一种基于小波域边缘检测的图像增强方法,首先对图像高频部分进行边缘检测,然后对边缘单独增强,再经过小波逆变换后得到增强的图像.实验仿真结果表明,该方法优于传统的图像增强方法,不但使图像中较模糊的、对比度差的细节得到增强,而且减少了噪声的影响.     

基于模糊理论的医学图像增强方法

提出了一种基于模糊逻辑理论的医学图像边缘检测的增强算法.该方法采用S函数作为隶属函数,实现空间域与模糊域之间的转换;在模糊域中采用幂次变换对图像进行对比度增强,最后再通过逆模糊化过程将数据映射到空间域中,得到增强后的图像.实验表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,所提出的方法使增强后的图像能显示出更完整的边界信息.     

应用模糊逻辑的车道线检测方法

为了实现受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘增强与车道线检测,提出了一种应用模糊逻辑的图像处理方法检测车道线,通过最大信息熵求取直方图的谷底作为隶属度函数的参数值,利用模糊逻辑增强了车道线像素与柏油路像素之间的对比度.在车道线检测过程中,对预处理后的图像利用HT检测直道,利用3次曲线方程拟合弯道.为了节省数据处理时间,根据上一帧的车道线参数,利用Kalman滤波器动态建立感兴趣区域,并且预测当前帧的车道线拟合参数,实现道路的实时检测.对比分析表明,该算法提高了受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘像素和柏油路像素之间的对比度,强化了车道线边缘信息.车道线检测结果表明,经过模糊逻辑处理能准确提取大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线参数,稳定检测多种光照条件下的车道线.     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题,提出了基于小波变换的图像增强方法.实验证明:基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果,其增强后的图像质量明显优于一般常规方法.     

基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响,提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法.该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性,构造局部相关性系数矩阵,提高边界定位精度.在滤波的同时,该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强.实验结果表明,与其他常规算法相比,该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）,提高了峰值信噪比（PSNR）,更适合于处理声纳图像.     

Image reconstruction using an adaptive simultaneous algebraic reconstruction technique in computed tomography

The simultaneous algebraic reconstruction technique(SART) is a vintage algorithm for computed tomography(CT) image reconstruction, but it has many problems such as slow convergence speed, edge blur, and ringing effect. The relaxation parameter is an important factor affecting the performance of the algorithm, and we find that the edge region does not need the same relaxation factor as the uniform region, so an adaptive simultaneous algebraic reconstruction technique based on fuzzy entropy is proposed. After preliminary SART reconstruction, by quoting fuzzy entropy for edge detection of the reconstructed image which is used as prior information, a monotonous increasing function that defines the relaxation factor is constructed based on the neighborhoodhomogeneous measurement(NHM). Therefore, the proposed approach can select the relaxation factor adaptively by the local character of the image. Experimental results show that the new algorithm can solve the problem of edge blurring and suppress the ringing effect effectively in CT image reconstruction.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于人眼视觉特性和模糊集的自适应图像增强算法

根据人眼的视觉特性，利用梯度和差分原理相结合而产生的锐化算子处理图像，进一步提升了图像中细节丰富的区域和灰度变化平坦区域的边缘，然后结合模糊集合理论对不同的区域进行不等的灰度拉伸，提出了一种基于人眼视觉特性的自适应图像增强算法。该算法可有效地在提高图像灰度动态范围的同时，增强图像的细节和对比度。该算法兼有增强和平滑作用，在增强图像的同时，能较好地抑制噪声。     

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.     

硬度图像角点检测算法

硬度检测图像中存在大量杂质与噪声,目标区域的边缘模糊且形状复杂,传统角点检测算法无法检测出目标区域的角点,也很难应用直线拟合或直线检测算法实现角点的精确定位。针对硬度检测中面临的复杂环境下角点检测任务,提出一种新的基于旋转灰度变化的角点检测算法。与传统的角点检测算法相比,该方法对噪声和杂质具有更好的鲁棒性,能够在背景复杂、边缘模糊的情况下准确检测出目标区域的角点位置,具有更好的适用性。在硬度图像上与传角点检测算法及直线求交确定角点方法的对比实验表明了算法的有效性。     

复杂航空图像中的大边缘提取方法

提出一种用于在复杂的航空照片中抑制细小边缘,获取主要景物边缘信息的新方法。该方法首先对图像进行中值滤波和对比度展宽,以去除图像中的噪声,提高了图像的清晰度,为了清除图像中的细小目标,提出了一种基于最大偏差最小的领域平滑法。在边缘 取时采用了梯度算子,并引入了模糊理论来判别和跟踪边缘。