基于Gabor滤波与数学形态学的视网膜图像增强方法

提出一种双尺度多方向的Gabor滤波器与数学形态学结合的视网膜图像增强方法。首先使用双尺度Ga-bor滤波器提取各个方向的主要血管信息并弱化背景,然后使用数学形态学top-hat变换来增强图像微小的细节,最后结合两种方法实现增强的动态调节。实验表明,该方法能够很好地增强视网膜图像中的血管信息,并大范围地弱化了背景和噪声,对于改善视网膜图像的视觉效果有极大帮助。     

一种优化参数的图像增强算法

为了解决图像成像、复制、扫描、传输和显示时出现的图像模糊问题,在采用改进的同态滤波进行图像增强的基础上,重点应用差分进化算法对增强参数进行优化来提高图像的视觉效果。证明了差分进化能够找到最优的各层子图的增益和最优的结构元素大小。通过与基于傅里叶变换、小波变换的同态滤波图像增强法的对比,验证了所提方法能获得更好的视觉效果。     

一种新的基于多尺度retinex的高动态范围图像增强方法

针对多尺度retinex的过增强和噪声放大问题,本文提出了一种新的基于多尺度retinex的综合性的高动态范围图像增强方法。首先分别对直方图均衡化后的图像及其反色图像进行多尺度retinex处理,然后再分别对这两幅图像进行改进的伽马矫正,最后对这两幅图像进行平均计算。实验结果表明,该算法对于灰度图像和彩色图像均能有很好的效果。     

一种红外图像增强的新方法

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

一种新的图像编码方法

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系,以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法,并将这种形态小波分析方法应用于图像编码。与一般的小波分解方法不同的是,该形态小波分解采用非线性方法,分解结果中图像特征更明显,图像编码压缩比更高,解码出的图像更加清晰;同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现的,分解运算简单,速度快。表明了形态小波及其变换在图像处理中的巨大作用。 。     

基于多尺度几何分析的图像增强方法综述

在对图像增强的现状以及小波图像增强总体概括的基础上,介绍了多尺度几何分析的产生和发展,分析了多尺度几何分析在图像增强中的应用,阐述了几种具有代表性的自适应和非自适应多尺度几何分析图像增强方法,对存在的问题和进一步的研究方向做出总结和展望。     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

基于Contourlet变换的带噪图像增强方法

为了解决带噪图像增强中抑制噪声和增强边缘细节的矛盾,提出一种基于Contourlet变换的带噪图像增强方法。Contourlet变换具有多分辨率、局部定位性、多方向、各向异性等特点,比小波变换更能有效地捕获图像中的高维奇异性。根据这一特点,本文综合考虑变换后系数尺度间和尺度内的依赖性,先在Contourlet变换域中设置自适应阈值抑制噪声;在此基础上,应用广义非线性增益函数来提高较弱细节的局部对比度。实验结果表明,该算法较好的抑制噪声,增强图像细节对比度。     

一种自适应尺度的MSR图像增强方法

针对传统多尺度Retinex增强算法不能有效增强图像不同尺度的细节特征问题,提出了一种自适应尺度的MSR增强算法,利用HSI空间中的亮度分量方差值自适应确定滤波器尺寸,在增大图像对比度、突出图像细节特征的同时保持了图像色彩的稳定性,对光照不均匀图像取得了较好的增强效果。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

A novel enhancement for hierarchical image coding

Hierarchical image coding usually codes a down-sampled version of an original image and then the difference between the original image and a reconstructed version that is interpolated from the down-sampled layer. In this paper, we demonstrate, for the first time, that when the bit-rate used to code the residual layer falls into a critical region (which covers almost all typical bit-rates used in practice), it often happens that all pixels in the down-sampled layer would be deteriorated if the corresponding coded residuals are added into them. To avoid this problem, we first propose a “naive” solution: no coded residuals will be added back into the down-sampled layer; whereas coded residuals will be added only into the interpolated pixels. Then, we propose to apply a constrained quantization technique during the coding of the residual layer so that all residual pixels at the interpolated positions will end up with an improved quality. To verify its effectiveness, we conduct extensive tests to show that the gap between the hierarchical coding scheme and its single-level counterpart (which is typically around 2–3 dB in the 2-level hierarchy) will be filled up by a rather big percentage.     

低照度自适应图像增强方法研究

在夜间低照度情况下,应用于智能交通的目标检测与跟踪算法性能急剧下降,不能满足实际需求。为此提出一种夜间低照度彩色图像增强方法,提高图像的视觉效果,使智能交通系统全时工作成为可能。采用RGB三通道联合增强的方式,从亮度和对比度两方面协同改善图像质量;打破伽玛校正用于对比度增强的惯例,利用伽玛校正进行亮度调节并联合对比度增强函数来实现图像增强;通过对图像质量整体评价自适应计算变换参数。实验结果表明:算法简洁、效果良好,具有一定的使用价值。     

Adaptive image enhancement for retinal blood vessel segmentation

Retinal blood vessel images are enhanced by removing the nonstationary background, which is adaptively estimated based on local neighbourhood information. The result is a much better segmentation of the blood vessels with a simple algorithm and without the need to obtain a priori illumination knowledge of the imaging system     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

一种红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低的特点提出一种红外图像细节增强算法,并对其进行了仿真。该算法首先利用腐蚀和膨胀以及均值滤波来消除散粒噪声,然后通过均值滤波得到低频图像,从而提取出细节图像,并且计算每个像素的权重,对细节图像进行有权重的直方图统计,通过幂级数变化降低背景的影响。仿真结果表明,此方法在不同情景下都能够取得较好的效果,并且由于该算法复杂度低,在硬件实现时需要的资源也较少,可以进行商用。     

一种空间细胞实验显微图像增强方法

高图像质量对于空间细胞实验至关重要,因为需要具备远程清晰监控的能力来把握实验进程和方向。然而,在空间实验中,由于空间限制和环境因素的影响,成像设备在一些性能方面受到比较强的约束,这直接影响了成像质量和对培养目标的观察。地面的分析需要对图像进行特征提取和计数等任务,但光照不均会严重影响分割效果。为此,本文提出了一种名为STAR-ADF的方法,实验结果证明该方法能够有效去除噪声、均衡光照,增强评价指标较原图提升了12.5%,并具有一定的鲁棒性。     

Color retinal image enhancement using luminosity and quantile based contrast enhancement

Multidimensional Systems and Signal Processing - Retinal imaging is used to diagnose common eye diseases. But retinal images that suffer from image blurring, uneven illumination and low contrast...     

A novel statistical image thresholding method

Classic statistical thresholding methods based on maximizing between-class variance and minimizing class variance fail to achieve satisfactory results when segmenting a kind of image, where variance discrepancy between the object and background classes is large. The reason is that they take only class variance sum of some form as criterions for threshold selection, but neglect discrepancy of the variances. In this paper, a novel criterion combining the above two factors is proposed to eliminate the described limitation for classic statistical approaches and improve segmentation performance. The proposed method determines the optimal threshold by minimizing the criterion. The method was compared with several classic thresholding methods on a variety of images including some NDT images and laser cladding images, and the experimental results show the effectiveness of the algorithm.     

一种新的视网膜血管网络自动分割方法

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法.首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PCNN分割出增强图像的血管网络,最后对分割得到的血管网络结合区域连通性特征,采用面积滤波算子滤除噪声,提取出最终的血管网络.通过在国际上公开的Hoover眼底图像库中的实验,结果表明,该方法在血管分支提取和算法有效性方面明显优于Hoover算法,具有较高的临床应用价值.     

Contrast enhancement in retinal image via multi-scale geometrical analysis

Recently,there has been a growing awareness to theobservation that wavelets may not be the best choiceforrepresenting natural i mages .This observation is due tothe fact that wavelets are blindtothe smoothness alongthe edges commonly found in i mages .In …