一种基于图像方向信息测度算法的自适应表格图像增强算法

图像增强是图像处理的重要任务.为了有效地增强对比度极低的表格图像,提出了基于图像方向信息测度算法的自适应图像增强算法.该方法首先在像素级利用图像方向信息侧度将图像像素分为平滑点和阶跃边缘点;然后针对表格图像特点,再对平滑点细分为平滑点和屋脊边缘点,同时,对不同类型的点设计不同的滤波方法,以便通过算法自适应来初步增强图像;最后,利用模糊增强算法来对图像进行对比度增强,以达到更好的增强效果.实验表明,该算法能有效地增强对比度极低的表格图像,并使得结果图像有很好的视觉效果.     

基于粗糙集和边缘信息测度的图像边缘检测算法

基于粗糙集的思想,结合边缘信息测度提出一种新的边缘检测算法.本文首先提出边缘信息测度的定义式,并指出其特性,然后根据噪声、边缘信息测度属性对像素点分类.通过设定合适的阈值,较好地区分了各种边缘点和非边缘点,从而得到真正的边缘.实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,保留较多的图像边缘的细节信息,边缘图像锐利而清晰,且运算速度较快.     

基于方向信息测度的运动模糊图像恢复

针对水平直线匀速运动引起的模糊图像产生过程,在图像的空间域内,利用含约束条件的最小二乘法、边缘信息逼近的能量差和Lagrange乘子法构成代价函数,以求解复原图像,并逐步推演出其求解公式。该算法实现简单,不需要进行多次迭代运算和频域变换。实验结果证明,处理后的图像质量良好,能满足人们的视觉要求,避免了频域恢复中出现的高频振铃现象。     

基于方向信息测度的图像恢复

文章根据人眼对图像平滑区噪声敏感,而对边缘区不敏感这一特性,提出了基于图像信息测度的图像恢复方法。在图像恢复的过程中,在图像的平滑区加大平滑程度,从而减小噪声;而在边缘区,加大图像恢复程度,从而增强边缘,并且考虑了模糊程度随空间变化这一实际。实验证明本文的方法在增大图像边缘恢复程度,减小噪声放大之间能够达到一个很好的折衷,恢复出来的结果图像视觉效果良好。     

结合方向信息测度和NSCT分解的图像融合算法

针对传统图像融合算法容易造成边缘细节信息丢失且抗噪声能力不强的问题,提出一种结合方向信息测度和非下采样轮廓波变换分解的图像融合算法,先利用方向信息测度对图像进行复原操作,再对低频部分采用方向信息测度加权融合规则进行融合,对高频部分采用改进区域能量加权融合规则进行融合.该算法较好地结合了非下采样轮廓波变换良好的信息保持能力和方向信息测度良好的抗噪性能,使得融合图像的效果良好.实验证明,该算法能较好的保持边缘信息且抗噪性强,能广泛地应用于多聚焦图像的融合.     

基于形状边缘方向直方图的图像检索算法研究

描述了一种基于边缘方向直方图(Edge Direction Histogram,EDH)的图像形状特征提取方法,算法提取的特征向量同时满足尺度、平移和旋转不变性.实验证明该方法对于具有单一背景、形状特征明显的图像具有较好的检索效果.     

基于方向信息测度的非线性扩散图像去噪方法

在研究非线性扩散方法图像去噪的基础上,针对非线性系数扩散问题,提出了应用图像方向信息控制扩散系数的非线性扩散方法,该方法利用方向信息测度来表征图像的区域性质,不仅降低了噪声的干扰,而且克服了其他方法必须先进行高斯卷积的影响,并有效控制了各点的扩散行为。实验结果证明该方法是可行的,该方法在图像去噪的同时保持了图像的重要特征,取得比较理想的效果。     

基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测

图像的边缘检测技术是机器视觉中图像识别、图像分割与处理以及模板匹配的基础。针对传统边缘检测算子的检测精度有限,对噪声的敏感度较高的问题,提出一种基于信息测度和核函数极限学习机(KELM)的图像边缘检测方法。该方法构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量,将特征矢量样本数据集对核函数极限学习机(KELM)进行分类训练,实现边缘检测。同时采用度量F评价模型对不同边缘检测方法的性能进行评价。实验结果表明,ISKELM图像边缘检测的效果优于Canny算子、Sobel算子以及ELM图像边缘检测,提取的图像边缘更加清晰,对于噪声的抑制能力更强,虚假边缘大大减少。     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

基于方向滤波的监控图像边缘检测

监控图像的边缘检测是进行高级图像处理和模式识别的基础工作.将方向滤波理论引入监控图像的边缘检测中.通过Roberts算子的四方向滤波扩展,介绍了方向滤波用于边缘检测的一般过程;针对监控图像中斜坡边缘丰富的特点,引入Petrou-Kittler滤波器作为基础滤波器;用方向滤波理论改造Petrou-Kiuler滤波器,形成...     

基于图象方向性信息测度的图象象素分类

针对以往象象图处理方法缺乏通用性的问题,提出了一种新的基于图象方向性信息测度的图象素数分方法,即利用不同类型的图象象素的方向性信息测度,以及方向性信息测试随观观察尺度变化时的改变不同,来将图象象素分成边缘点,平滑点和纹理点以及用于图象分析,该方法不仅可用于任意图象的前期分析,而且具有良好的抗噪能力,实验证明,该方法具有令人满意的效果。     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

基于小波域分析的图像模糊度算法研究

针对模糊图像处理问题,提出了一种基于小波域分析的测量图像模糊程度的算法。这种算法可在图像处理中获得该图像的模糊程度(图像模糊度)的客观、准确的度量。实验结果表明：该模糊度与人的主观排序丰目吻合,可用于图像品质的评价。     

基于Gabor滤波的指纹增强算法

介绍了一种改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法。提出一种新的指纹图像分割算法，并对指纹核心区域进行多方向滤波合成。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，鲁棒性强。     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于像素领域信息的自适应图像增强算法

针对图像增强后视觉效果较差和细节信息不明显的问题,提出一种新的图像增强算法。计算图像中各像素数据模型与均匀分布模型之间的相对熵,设定阈值,基于邻域信息对相对熵大于阈值的像素进行自适应对比度增强,其余像素采用平台限制的双直方图均衡算法进行增强。实验结果表明,与HE算法、BHEPL算法和PLIP_BHE算法相比,经过该算法增强后的图像具有更好的视觉效果和更明显的细节信息。     

基于SUSAN边缘信息的阈值分割算法

基于边缘信息的阈值分割方法因为在保持目标轮廓和分割低对比度图像方面具有良好性能,特别适用于对工业生产图片的分割,但是传统方法普遍存在对噪声敏感和阈值难以选取的问题,针对这些问题,提出一种基于SUSAN边缘信息的自适应图像阈值分割算法,使用SUSAN特征响应描述像素的边缘信息,以有效抑制噪声和弱边界的影响。基于图谱理论的最小最大割阈值分割算法相比于其他分割算法时空复杂度大大降低,且获取的阈值全局最优。实验结果表明,该算法能够准确分割出目标,保留丰富的细节内容,对低对比度图像和噪声图像也有很好的分割效果,获取的阈值相比于传统算法更优。     

自适应色彩矫正图像增强算法仿真研究

研究图像增强优化问题,由于大量的图像由于拍照抖动产生噪声,造成图像模糊问题,而传统的去除图像运动模糊的算法,具有计算复杂度过高和特定的假设条件的局限,为了改善图像视觉效果,提出了一种改进的计算量小的自适应矫正图像增强算法,利用模糊图像作为参考,对欠曝光图像进行非线性自适应色调矫正。首先利用非线性函数对不同通道颜色进行调节,然后使用自适应方法对亮度进行矫正仿真,得到最终清晰图像。仿真结果表明改算法可以有效增强图像,改善了图像的质量,具有一定的实际应用价值。     

基于边缘信息的工业CT图像分割法

由于CT技术各方面的原因,工业CT扫描测量图像质量不是很理想。要获得精确的测量数据,必须进行准确的图像分割。该文采用多尺度二维小波变换模极大值作为分裂合并图像分割的一致性度量,采用四叉树结构作为图像块的初始划分,设置合适的门限值抑制噪声的干扰并提取出图像边缘信息。实验证明,对于皮鞋内嵌的CT测量图像该算法比常规的算法更理想,能够准确分割出皮鞋的内外腔边缘。