图像增强技术的研究

如何有效地增强图像是图像分析中的一个难点,通常,图像的目标背景对比度低,噪声大.平滑处理后图像的边缘轮廓更加模糊不清.常用的拉普拉斯锐化方法在突出图像边缘的同时,也提升了平滑图像中的残留噪声.针对这种问题,提出了用直方图规定化方法增强平滑后的图像,该方法克服了拉普拉斯锐化的缺点,且明显地增强了图像的细节部分.理论分析和仿真结果均表明,该算法能够提高图像成分的清晰度,提供更准确、更满意的图像.     

基于马尔科夫随机场的图像锐化方法

针对常规的反锐化掩膜方法对图像进行增强时会放大噪声的问题,提出一种基于马尔科夫随机场理论的图像锐化方法,将Thin Plate先验能量函数引入到反锐化掩膜方法中。实验结果表明,该方法在突出图像边缘细节的同时,可有效抑制噪声。主观视觉效果和客观评价结果表明,该方法的处理效果较好。     

一种新颖的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象,提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法。对不同尺度的小波系数进行锐化增强时,首先根据该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性利用模糊规则自适应计算非线性细节增益系数。然后把增益系数与细节小波系数相乘,小波重建后得到增强图像。实验结果表明,提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。     

基于线性和非线性混合滤波器的噪声抑制技术

图像去噪处理的目的是抑制图像中的噪声、锐化边缘信息，为图像的后续处理(边缘检测和特征提取)提供基础，但目前的滤波技术较难达到同时平滑噪声，锐化边缘的要求，只能是在平滑噪声的同时，最大限度地保留边缘信息和细节。针对这一情况，在分析一般滤波器特点的基础上，提出了一种，基于线性和非线性混合滤波器的噪声抑制技术。该滤波器在平滑噪声的同时，能较好地保留边缘信息和细节。     

基于形态学和小波的遥感图像边缘检测

针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波分析相结合的遥感图像边缘检测方法,即利用小波变换将遥感图像分解为低频和高频两部分分别进行处理,低频采用形态学锐化算法改善低频边缘清晰度后构造全方位多结构元素进行形态学边缘检测,高频引入小波阈值去噪算法进行预处理后利用小波模极大值进行边缘检测,最后进行边缘图像融合.实验结果表明:该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好.     

多尺度形态学的图像非线性锐化算法

传统的反锐化对图像的高频部分进行增强时,易产生伪影现象,且对噪声非常敏感。针对上述问题,提出一种基于多尺度形态学的图像非线性锐化算法。利用形态学独特的特征提取优势,将传统的反锐化掩膜原理扩展到形态学领域。该算法利用多尺度形态学提取图像的细节特征,并根据梯度信息控制多尺度下的细节特征对输出图像的贡献;同时扩大前景与背景的反差,突出隐藏的信息。实验结果表明,该算法较好地增强了图像的信息,同时抑制了噪声的增加,增强后的图像具有很好的视觉效果。     

一种新的NSCT域图像增强算法

针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理,以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性;采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理,在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明:该算法能够有效提升图像对比度和清晰度,增强图像细节信息,有效改善视觉效果。     

二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法

针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。     

基于二阶差分的频域滤波反锐化增强算法

针对图像处理中存在噪声放大、过度增强高频分量的问题,提出了一种基于二阶差分的频域滤波反锐化增强算法.首先在频率域内利用同态滤波器和高斯低通滤波器对图像进行对比度增强和平滑处理,并将二者进行减运算得到图像细节;然后利用二阶差分曲率控制细节成分对输出图像的贡献;最终通过反锐化掩膜法进行增强处理.实验结果表明,增强后的图像有效地抑制了噪声,突出了图像细节信息,具有较好的视觉效果.     

基于Sobel算子滤波的图像增强算法

针对传统图像增强算法对噪声比较敏感、图像失真和细节信息丢失等不足,提出一种基于Sobel算子滤波的图像增强算法。通过理想高通滤波和Sobel算子提取出边缘掩膜,再利用平滑滤波和拉普拉斯算子结合得到简单的细节增强图像。然后将其和掩膜相乘后,再与输入图像相加可得到效果较好的边缘细节增强图像。通过实验进行比较分析,评价结果显示,该方法得到图像的视觉效果相对原始图像和同态滤波都有明显的改善。实验结果验证了该方法的有效性,在增强图像边缘细节的同时,能够抑制噪声并保持图像的真实性。     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

分数阶相位拉伸变换的图像锐化算法

图像锐化是图像增强的主要内容之一,在图像分析、图像理解以及医学图像等领域均有重要的应用。现有图像锐化方法对图像中的弱强度变化特征增强效果不明显,并且在边缘附近还会出现毛刺与噪声。为解决这些问题,提出一种基于相位拉伸变换结合相对总变分的图像锐化算法,其主要工作包括分析推导相位拉伸变换中的核函数,将传统相位拉伸变换推广至分数阶傅里叶变换,然后与相对总变分理论相结合。实验结果表明,该算法对弱强度变化特征具有更好的锐化增强效果,同时由于相对总变分的约束,也消除了增强图像边缘附近的毛刺现象。与传统锐化增强算法相比,该算法的平均梯度和信息熵提高均在80%以上,证明了该算法的有效性与优越性。     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定阈值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阈值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

一种新的基于混沌序列的空间域盲水印算法

空间域上的水印算法往往不能同时有效地抵抗高斯噪声和椒盐噪声的攻击,而仅对其中的一种表现出较强的健壮性。论文基于混沌序列,提出了一种新的空间域盲水印算法。通过引入特征串的概念,算法有效地克服了空间域水印算法的上述缺点。一系列水印攻击实验表明该算法能够有效地抵抗高斯噪声和椒盐噪声的攻击,而且对诸如图像增强、锐化、滤波、剪切、JPEG压缩等一些常见的图像处理也都表现出了较好的健壮性。     

Fast parallel grid warping-based image sharpening method

The development of image sharpening algorithms is currently one of the most important problems in image processing. This paper presents a parallel implementation of a pixel grid warping algorithm for image sharpening. To sharpen image edges, the proposed algorithm moves pixels in the edge neighborhood towards edge centers rather than changing pixel values directly. This approach does not increase noise and does not cause ringing artifacts.     

Sobolev 广义度量下的各向异性扩散模型

给出了Sobolev空间的一种广义度量, 在该度量下提出了一个新的各向异性增强、扩散方程. 广义度量中的变系数, 较好地控制了方程的扩散行为, 使得新模型不仅能有效增强图像的细节特征, 而且能在噪声去除和边缘保护之间取得较好的平衡, 同时给出了相应的隐式离散算法. 仿真实验结果表明, 新模型和算法是行之有效的.