基于Contourlet变换遥感图像增强

摘要：提出一种基于Contourlet变换的空间域增强和变换域增强相结合的遥感图像增强算法。首先对原图像进行拉普拉斯塔式变换（LP）得到原图像的细节图像并将它和原图像线性相加实现空间域增强;然后对空间域增强后的图像进行Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,构造非线性增强函数对变换系数做增强处理实现变换域增强;最后对增强处理后的变换系数进行Contourlet反变换,实现最终的图像增强。试验结果表明：与应用于遥感图像传统增强算法相比,此算法可以得到更好的增强效果。     

基于Contourlet变换的遥感图像增强算法

提出了一种基于Contourlet变换的空间域和变换域增强相结合的遥感图像增强算法。首先对原图像进行拉普拉斯塔式变换（LP）得到原图像的细节图像,并将它和原图像线性相加实现空间域增强;然后对空间域增强后的图像进行Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,构造非线性增强函数对变换系数做增强处理,实现变换域增强;最后对增强处理后的变换系数进行Contourlet反变换,实现最终的图像增强。实验结果显示：与其他增强算法相比,用本文算法增强后图像的均值可达到127,信息熵提高了10％以上,清晰度提高了7％以上,表明遥感图像得到了更好的增强效果。     

非下采样Contourlet变换在织物疵点检测中的应用

介绍了非下采样Contourlet变换并将其应用于织物疵点检测。首先对织物疵点图像进行两级非下采样Contourlet变换,得到1个低频子带和12个高频子带;然后对低频子带采用非线性增益函数进行增强及二值化处理;通过计算对比度在高频子带中挑选出4个最优子带进行去噪和二值化处理;最后将经上述处理后的低频子带与最优高频子带进行融合,以二值图像的方式将疵点与织物背景相分离。实验结果表明该方法具有较强的适应性、实时性和较高的疵点检测率。     

基于NSCT域边缘检测的侧扫声呐图像分割新方法

针对侧扫声呐图像混响噪声严重、对比度低、分割困难的问题,根据侧扫声呐图像成像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域边缘检测和区域生长的侧扫声呐图像分割新方法.首先,对侧扫声呐图像进行NSCT分解,通过K均值聚类法在NSCT域低频部分对阴影进行分割;然后通过寻找NSCT域高频层由同一粗尺度分解的2个细尺度相邻子带系数差的模极大值位置,来选择图像边缘点,并进行尺度内、尺度间的边缘融合;最后,利用基于边缘的区域生长方法完成对目标的分割.实验结果表明,该方法对侧扫声呐图像分割具有抗噪性能好、正确分类率高以及边缘定位准确等优点.     

彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强

针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。     

基于多重分形和Contourlet变换的盲水印算法研究

研究提出了一种多重分形和Contourlet变换相结合的图像水印新算法。首先对图像进行Contourlet多层分解,得到一系列多尺度、局部化、多方向的子带图。然后通过能量大小选取嵌入子带和协助子带。嵌入水印时,通过低频子带的多重分形特性参数,自适应的确定水印嵌入强度,并通过一定的算法将水印信息嵌入到Contourlet域。最后通过Contourlet反变换得到嵌入水印后的图像。水印提取时,不需要原始图像,实现了水印盲提取。实验结果表明,该算法在满足不可见性的条件下,能够较好的抵抗JPEG压缩、加噪等一些常见攻击。     

基于补偿机制的NSCT域红外与可见光图像融合

针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分量;然后对低频分量进行二维小波分解,得到1个低频子带和3个方向子带,对其低频子带采用局部能量加权的方法进行融合,其余3个子带采用绝对值取大的方法进行融合;NSCT分解的高频子带融合规则分为对最高层的融合和其他层的融合,最高层采用绝对值取大的方法进行融合,而其余层采用的是基于改进型的PCNN的方法进行融合;最后将得到的低频子带和高频子带进行NSCT重构获得融合图像。合成及真实图像集实验结果表明,本文算法相对于传统的融合方法增加了图像的纹理和细节信息,有效地抑制了图像失真问题,具有较高的融合精度与较快的融合效率。     

基于牙科X光片的多种直方图均衡化图像增强对比

牙科X光片在牙科疾病的诊断治疗中越来越重要。牙齿X光片机不像光学相机可以聚焦,常受低对比度和噪声的影响,很难直接借此识别疾病特征,常常需要对图片进行增强处理,故主要探讨一些适用于电子病例的牙科X光图像增强算法。算法主要有直方图均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化、锐化中值滤波自适应直方图均衡化和改进的对比度自适应直方图均衡化方法。通过对这些算法处理后的牙科X光片图像的均方根误差(RMSE)、图像信噪比(SNR)和改善对比度指数(CII)以及视觉效果进行比较,发现用改进的对比度自适应直方图均衡化方法处理所得图像的均方根误差、改善对比度指数最小,图像信噪比最大,图像视觉效果清晰。     

利用Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合

提出一种基于Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合算法。首先采用Contourlet变换对图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取最大Teager能量作为融合算子,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权系数算法来实现图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与小波分解算法相比不仅可以保留原始图像边缘和纹理信息,而且可取得良好的融合视觉效果。     

基于竞选算法优化的图像增强方法

利用了不完全Beta变换对数字图像进行自适应的增强处理,利用竞选优化算法给出Beta变换的参数,提出了一个测量函数作为评价图像增强效果的目标函数,筛选出最大函数值为最佳参数选择。利用Matlab软件根据上面的方法编写程序,得出两参数的收敛曲线、测量函数的收敛曲线和处理后图像的直方图。仿真结果表明,该算法能够自适应地进行数字图像增强处理。增强后的图像灰度分布更加均匀,对比度得到明显提高。     

射线图像增强技术仿真研究

图像增强在生物医学、无损检测、卫星遥感等领域得到广泛应用。对于低对比度射线图像而言,局部图像的反差较小是其特点。针对这一特点,将全局自适应均衡与局部动态增强相结合,通过增强倍数进行局部动态调整以适合各种对比度增强的要求。仿真结果表明,该算法能有效提高低对比度射线图像的整体对比度并同时突出细节。在实际应用中,对于其他成像技术的处理也有很好的参考价值。     

一种基于局部复杂度的水下图像增强方法

因水下信道的特殊性及成像的复杂性,水下图像多呈现出对比度低、边缘模糊等缺陷.提出一种基于局部复杂度的图像增强算法并用于水下图像的增强,不仅锐化了目标边缘,还提高了图像整体对比度.由于局部复杂度对噪声不敏感,所以本算法还具有较好的抗噪性,实验结果表明,可以有效地增强水下图像.     

图像法挠度测量中靶标成像识别的研究

图像法挠度测量中靶标成像精确识别是决定该方法是否能进行实际应用的关键因素，为解决图像法挠度测量中的靶标成像精确识别问题，分析了图像法挠度测量的原理，并在此基础上分析了由于天气变化导致成像模糊而影响靶标精确识别的原因。针对该影响因素，提出了图像质量的增强和锐化方法，并采用自适应强的BP神经网络识别靶标，同时给出了识别方法。通过实验对所提出方法的结果进行了对比分析，结果表明该研究结果对天气变化有很好的适应能力。     

基于DV1000高清数字图像增强器的研究与应用

通过对目前图像处理技术发展现状的考察分析,了解到传统图像处理方法所存在的缺陷,并从该问题出发．采用新的方案设计了一种高清数字图像增强器。本文详细介绍了该增强器内核芯片DV1000的功能模块、硬件框图以及所采用的核心算法,并通过实验演示,达到了很好的图像对比增强效果。     

一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法

针对图像细节增强过程中梯度对噪声敏感的缺点,本文提出了一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法.首先,该算法利用差分曲率代替梯度值决定系数的放大倍数,以差分曲率作为自变量的放大系数函数考虑了更多的邻域像素,从而克服了图像梯度对噪声敏感的缺点;然后,利用该放大系数非线性地放大对比度场,并构造能量泛函;最后,通过变分方法得到增强后的图像.标准测试图像和工业X射线图像的实验结果表明,本文提出的算法在有效增强图像对比度的同时,能够较好地抑制噪声.     

基于模糊形态筛和四元数的水下彩色图像增强

水下彩色图像增强是水下视觉领域的一个重要问题.其中,照明引起的非均匀亮度往往严重影响了对水下图像增强的效果.首先运用彩色模糊形态筛改善非均匀照明情况,然后通过围绕水体色彩的四元数几何旋转,将水下背景像素赋予灰度或低饱和度色彩,而目标像素色彩保持不变,从而扩大前景目标与背景的差别.实验结果对比表明,新的彩色水下图像增强算法修正了水下图像的色彩不平衡,更适于处理水下图像的亮度不均匀情况.     

Analog enhancement of videomicroscope images

A simple, inexpensive technique for enhancing the contrast and resolution of videomicroscope images has been developed. The system has manual controls for gain and pedestal (black level) which permit expansion of low contrast images to the full white-to-black video range. Analog delay-line based circuits are used to sharpen the edges and enhance fine details in the image. These circuits also produce an effective increase in the information content of the image by selectively amplifying low amplitude, high frequency components of the video signal. When live, unstained cells were examined at high magnifications, cytoplasmic structures which were only faintly visible in the unenhanced image became clear. The images of fluorescent objects appear in pseudo-relief, which improves visibility even in the presence of background fluorescence. The system enhances images by performing signal processing functions that otherwise require expensive digital image processing equipment.     

图像处理技术在特殊目标识别中的应用

探索了图像增强、图像分割、图像识别的实用方法，经多级图像处理，提高了对比度，锐化了目标边缘，使目标轮廓更加清晰，从而把重点识别目标从背号中有效分割出来，然后对处理后的图像进行目标真伪识别，并用Matlab程序予以实现，改善了机器视觉系统在目标识别方面的应用效果。     

利用MATLAB实现遥感图像增强

图像增强是数字图像的预处理。本文采用直方图增强、对比度增强、平滑滤波方法,利用MATLAB软件实现对了遥感图像增强处理,并给出了实验结果图像。结果表明,对利用MATLAB实现遥感图像增强,能够改善图像的质量。     

一种基于小波理论的铁谱图像反锐化掩模增强法

介绍了当前常用的图像增强技术,结合铁谱图像预处理研究了基于小波域的反锐化掩模法在图像增强中的运用,并给出了具体算法。实验结果表明,基于小波分析的图像反锐化掩模增强算法能够在控制噪声的同时有效地突出图像细节,改善图像质量。小波变换使得原始图像中不同分辨率的细节特征随尺度的不同而分离开来,避免了传统算法中通过不断调整滤波器窗口大小来选择增强效果的繁琐工作;运用不同尺度下的小波分量分别进行增强,原始图像中无论较粗还是较细的边缘都能同时得到增强,从而既能有效地检测出边缘又能突出图像的表面纹理细节。