结构相似性灰关联在强噪声图像增强中的应用

为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法．该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量．实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理．     

一种结合直方图均衡化和MSRCR的图像增强新算法

为便于集成电路(IC)真实缺陷形貌图的缺陷特征提取,提出了一种结合直方图均衡化(HE)和多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)算法的彩色图像增强新算法．用直方图均衡化对彩色图像进行增强,可以显著提高对比度,但会降低原图的信息熵;用Retinex算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区域的细节,但会产生泛白、颜色失真和对比度低的现象．新算法根据两种算法处理结果的特点,将图像先分别进行HE增强和MSRCR增强,然后按照一定的图像融合规则进行加权融合,经过大量的测试统计,得到了一个最佳权重．实验证明,改进的算法使图像的亮度、对比度、细节等都有很大的增强,不仅改善了图像的整体视觉效果,而且得到了最大的信息熵,能更好地刻画IC缺陷细节,有利于后续的目标检测和缺陷特征提取,并验证了算法的通用性．     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息.实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法,阐述了Curvelet变换的定义及其应用于指纹图像增强的过程,研究了Curvelet系数的调整方法.Curvelet变换比小波变换能够更好的描绘图像的边缘,而且具有很强的方向性.实验证明,应用Curvelet变换能够较好的解决指纹图像的增强问题.     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性，需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度，增加脊线和谷线的对比度，减少伪信息．实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法，阐述了Curvelet变换的定义厦其应用于指纹图像增强的过程，研究了Curvelet系数的调整方法．Curvelet变换比小渡变换能够更好的描绘图像的边缘，而且具有很强的方向性．实验证明，应用Curvelel变换能够较好的解决指纹图像的增强问题．     

一种基于小波变换和直方图均衡的图像增强方法

提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法,该方法既能增强图像对比度,又能有效抑制噪声,突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。     

一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法

针对深度图像平滑过程中会模糊细节的缺点,提出了自适应的非锐化掩模深度图像增强算法.首先将深度图对应的彩色图像作为联合双边滤波的引导图,利用彩色图像相关特征修复了深度图像的缺失和毛糙,然后将双边滤波后的深度图像与高斯滤波后的深度图像作差,提取出不含噪声的高频部分,克服了经典非锐化掩模算法放大高频噪声的缺点,最后根据边缘以及细节的模糊程度,自适应地调节叠加到图像上的高频部分.实验结果表明,设计的算法有效地增强了深度图像细节,抑制了平坦区域的噪声,并填补了边缘缺失,较好地改善了深度图像的质量.     

基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强

根据人眼对颜色的心理感觉，提出在HSI颜色空间上基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强方法．在增强亮度分量的同时，也对饱和度分量也进行了调节．实验结果表明，该方法抑制了噪声，且使细节得到增强，处理后的图像更加清晰且色泽鲜明．     

图像的几种小波去噪方法的比较与改进

对Mallat算法强制去噪、小波变换模极大值去噪、非线性小波变换阚值法去噪及基于小波域相关性的去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，给出了两种改进方法，仿真结果表明有效可行．     

基于小波变换的语音增强研究

提出一种新的阈值函数,分析、实现传统的小波域固定阈值增强算法和基于TEO的小波域自适应阈值增强算法,并针对其部分不足,结合小波系数相关性的特性提出一种新的语音增强算法,实验结果证明该方法是可行的,而且增强效果比前两种方法也有所改进。     

基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法

为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络（GAN）和改进卷积神经网络（CNN）的水下图像增强算法. 利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充. 利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应. 利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题. 实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.     

Selective image enhancement method for low energy target information area

A selective subband enhancement method based on biorthogonal wavelet base is proposed. This novel image enhancement method is just for those images in which the energy of target information area is relatively lower. It includes two parts： one is enhancing the low frequency subband by wavelet decomposition and the other is building a new criterion based on entropy window to image evaluation. Experimental results show that this new scheme may result in a perfect image processing.     

基于空域梯度算子和小波域多分辨分析的图像增强算法研究

为改善图像的视觉效果,提出一种基于Sobel算子和Lplacian算子相结合的混合算法,并采用基于Sobel算子、Laplacian算子、小波变换和提升小波变换的算法,对滚珠缺陷图像和医学CT图像进行图像增强处理的算法研究．实验结果表明,混合算法适于滚珠缺陷图像的锐化,其效果优于另外4种算法;提升小波变换算法适于细节信息较为丰富的医学图像增强,与其他5种方法相比其效果最优．     

多投影显示系统抗光线干扰算法研究

为了解决多通道投影显示系统中由于光线相互干扰而引起显示墙上图像画质下降的问题,提出了两种抗光线干扰算法。1.基于点对点的抗光线干扰算法:首先建立拍摄相机与投影机之间的亚像素级对应关系,然后依据该对应关系和实验测得的亮度饱和度增益表对输出图像进行亮度衰减和饱和度提升;2.基于图像增强的抗光线干扰算法:综合利用多种图像增强算法来提升图像画质,间接降低光线干扰。针对这两种算法,给出了算法的理论推导并以穹顶24通道投影显示系统为例,进行了实验验证。实验结果表明：两种抗光线干扰算法可有效降低光线干扰和提升图像画质。     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.     

基于空域图像增强的研究与分析

基于空域法图像增强的理论,主要对图像进行平滑滤波和锐化滤波分析.在此基础上,利用MATLAB对图像滤波进行编程和仿真,并将结果与频域法的低通滤波和高通滤波对图像增强的结果作比较,结果表明空域法改善图像质量的效果较好.     

整数小波变换的优化设计

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升．构造了一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示．随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换．作为构造示例,构造了5种整数小波变换．     

一种新的自适应多阈值小波去噪算法

小波阈值法在图像去噪中应用较广泛,该方法最重要的一个环节是最优阈值的确定.为此,提出一种新的自适应多阈值的阈值计算方法.由于小波分解后,信号小波系数的绝对值较大,噪声小波系数的绝对值较小,并且不同尺度不同方向上噪声的方差不同,方差和信号小波系数的个数存在一定的关系,这样就可以根据信号小波系数的个数确定最佳阈值在小波系数绝对值序列中的位置,得出最佳阈值.实验表明,使用本方法从RMSE和SNR两个客观指标上看,能得到更好的效果,同时更适合人眼的视觉特性.     

一种改进的基于小波变换的图像去噪算法

提出一种改进的多参数小波阈值算法,通过调节因子k和r可以适应阈值λ的变化,与传统的硬阈值和软阈值法相比较,新算法去噪效果明显,尤其适用于去除强高斯噪声。以源图像和去噪后图像的峰值信噪比最大为依据,采用粒子群优化算法来选择自相应的调节参数,对新算法进行实验验证,仿真结果表明,新算法不仅可以有效去噪,而且可以避免高频信息的...     

图像二维小波变换系数分布的实验研究

小波变换编码是目前研究较多的图像压缩方法 ,变换系数的量化是获得低比特率、高信噪比压缩图像的关键步骤。为了设计最优量化器 ,必须确定变换系数的分布规律。选择“Face”、“Girl”、“Lena”和“Panda”4幅标准图像数据进行统计研究 ,用长度L =1 8的Vetterli双正交小波将 2 5 6灰度级 2 5 6× 2 5 6图像分解为 3层1 0个子带 ,使用“KS”测试统计方法确定图像小波变换系数的分布规律。给出了瑞利分布、高斯分布和拉普拉斯分布假设下的“KS”测试统计结果。统计结果表明 ,低频部分符合高斯分布 ,其余部分符合拉普拉斯分布。模拟结果显示 ,假设高频部分符合拉普拉斯分布可获得比高斯分布假设更高的恢复图像信噪比。