基于直方图均衡化的图像增强技术分析与Matlab实现

本文主要讨论了直方图均衡化处理的图像增强技术的基本原理,并用Matlab语言实现了直方图均衡化的图像增强处理。实验结果表明,直方图均衡化处理能有效地改善图像的对比度,改善图像的灰度层次。     

小波分析在图像融合中的应用

图像融合的目的是把同一目标的多幅图像融合成一幅质量高的图像。本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，首先对两幅图像使用正交小波进行分解，得到两幅图像的小波分解系数，根据小波系数的特点，对两幅图像的小波系数进行比较，取绝对值大的小波系数构成融合的小波系数矩阵。对融合小波系数矩阵进行小波反变换，得到两幅图像的融合图像。最后使用该方法对两幅图像进行了融合，得到的融合图像汲取了两幅图像的优势，是一幅质量高的图像。     

低通滤波与灰度值调整在图像增强中的应用

红外热图具有低对比度、高噪声的特点,不利于缺陷的判断和识别。为解决该问题,将灰度值调整方法和低通滤波方法引入。设计图像增强步骤,对红外热图进行处理。在处理过程中,低通滤波方法环节的截止频率设定进行研究,发现当该值设取40时,效果较为理想。经对比对比原图与处理后图像,验证了该方法的有效性。     

基于Neumann边界条件的图像局部复原

图像复原是图像处理中的一个重要课题。人们通常将其当作全局问题来处理,这可能会导致非常庞大而不可行的l2问题。为了克服这个困难,本文提出一种新的局部图像复原算法;将大的降晰图像分成若干子图像块,分别对各块进行复原。该算法用经典的Tikhonov正则化方法求解病态反问题。为了抑制分块导致的边界噪声,算法引入Neumann边界条件和块部分重叠的思想。实验结果表明,该算法有效地降低了图像处理的复杂度,而且与全局算法相比,两者复原图像的质量很接近。     

基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。     

一种改进的保留图像细节信息的图像增强化方法

本文通过分析传统直方图均衡化的思想,得出在传统的直方图均衡化处理过程中由于图像的灰度级合并处理造成图像灰度级丢失继而使原图像细节信息损失,使增强后的图像边缘模糊,效果不理想。由此,本文给出了一种在图像经过均衡化处理后可以增加图像灰度级保留图像细节信息的方法。即先提取原目标图像中的高频细节成分,然后将其与原目标图像经直方图均衡化处理后的结果做叠加。经试验验证,与传统的直方图均衡化[1,2]算法相比,本文算法处理后的目标图像在增强了整体对比度的同时也保留了原图像的细节信息,能达到比较理想的增强效果。通过采用本文提出的改进算法,可以有效的实现图像增强的同时尽可能的保留图像细节信息的效果。     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

图像中的噪声及其复原方法的比较研究

图像降噪作为图像预处理的必要步骤,在图像处理中有着重要的意义。由于在获取图像的过程中,成像系统受到各种因素的影响,会导致图像质量的降低,图像复原技术就是趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像。本文针对引起图像质量退化的噪声因素进行了分析研究,并对采集图像中常见的高斯白噪声和椒盐噪声进行了降噪研究。本文重点运用图像降噪方法中的中值滤波算法和小波阈值降噪方法进行了仿真实验,并分别利用这两种算法对同一幅噪声图像降噪进行效果比较并得到结论。     

基于先验约束的图像超分辨率复原

图像超分辨率复原是一个典型的不适定问题.近年来,借助先验信息改善图像超分辨率复原效果的方法已成为研究的一个热点,文章提出了一种利用先验图像的灰度分布作为约束的图像超分辨率复原的新方法.首先,利用最小鉴别信息构造复原图像与先验图像的约束,约束结果使得复原图像与给定的先验图像具有最相似的灰度分布;其次,基于置信策略给出自适应的正则化参数选取方法;最后给出实验结果,结果表明文中方法具有较好的复原效果和稳定性.     

基于支持向量机的湍流退化图像加速复原算法

由于湍流图像的退化原因十分复杂,现有图像复原算法很难在复原效率和复原质量间达到很好的平衡,为此提出了一种基于支持向量机的湍流退化图像加速复原算法.该算法通过设置方差阈值进行样本选择,舍弃了冗余信息、提高了样本质量;同时,对序列图像进行实时模型更新,加快了序列图像的复原速度.针对电弧风洞图像,将加速复原算法和原算法进行了比较.实验结果表明,加速算法的复原速度更快、复原效果也更好,它可以有效地解决湍流退化给图像带来的噪声和能量衰减问题,并能很好地校正湍流效应引起的模糊和抖动现象.     

基于Matlab实现的指纹图像增强

在指纹识别系统中,指纹图像增强技术起着关键性作用.为了得到较好的指纹图像增强效果,提高指纹识别的准确率及速度,文中介绍了一套基于Matlab实现的指纹图像增强方法.这种方法在Matlab环境下运行,指纹图像增强过程是基于小波分析方法.利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向,这样就可以有效的抑制高频噪声对纹线方向的影响.实验表明,用Matlab实现的这种指纹图像增强方法,既简单快速,而且又取得了较好的指纹图像增强效果.     

基于DCT变换的数字图像压缩技术及其Matlab实现

介绍了Matlab的基本功能，提出了用Matlab来实现DCT变换的数字图像压缩技术，方法简单，快速，且误差小。     

Matlab环境下图像配准方法

图像配准是图像处理的重要前期步骤,直接影响图像处理的精度。图像配准应用于多个研究领域,比如医学图像的配准,多数据源遥感图像的配准等。Matlab以其强大的矩阵运算功能及丰富的图像处理函数等,在图像处理方面占有明显的优势。文中阐述了在Matlab环境下图像配准的实现过程,最后对其进行评价。将Matlab与VC编程相结合,可提高运行速度、精度,减少了程序代码,且效果良好。     

基于Matlab的数字滤波器的设计与应用研究

数字滤波是语音和图像处理、模式识别、谱分析等应用中的一个基本处理算法,在数字信号处理中占有极其重要的地位。研究了基于Matlab环境下的IIR数字滤波器的设计与实现,给出了相应的Matlab函数命令,并将滤波器应用于图像噪声的去除,取得了不同的效果,就其结果做了进一步的解释和说明。     

基于Matlab开发数字图像处理GUI

在“数字图像处理”课程教学中,我们采用Matlab的图形用户界面开发环境GUIDE开发数字图像处理图形用户界面GUI,帮助学生理解数字图像处理理论.该界面包含菜单栏、面板、触控按钮、可编辑文本框和静态文本框等GUI对象,通过mcc编译后形成独立运行的用户界面.教师通过该图形用户界面实现数字图像处理的演示,学生通过该用户界面进行图像处理操作训练.     

语音数字信号增强处理及其Matlab实现

语音数字信号在实际的采集过程中必然会伴随着背景噪音,因此开展语音数字信号的增强处理研究已成为提高语音质量的一个重要发展方向。文中在分析了语音数字信号的采集来源以及其预处理基础上,对其信号的增强处理方法进行探讨,同时提出并实例分析了一种基于滤波特征的语音信号增强处理方法;Matlab实现的结果显示,所提出的方法能够有效地增强语音数字信号。     

基于Matlab的离散卷积

卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面.在Matlab中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积.线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷积具有速度快等优势,圆周卷积采用循环移位,在Matlab中没有专用函数,需要根据圆周卷积的运算过程编制程序代码;快速傅里叶运算(FFT)是DSP的核心算法,在序列比较长时FFT是一种最合适的方法,运算速度快、程序简单,序列越长其优势越明显.以同一个例子介绍了进行离散卷积仿真运算的两种方法与特点.     

基于Matlab的线性系统仿真在信号与系统中的应用

针对教学中需要大量计算的特点,将Matlab软件的仿真功能用于线性系统的研究,结合信号与系统课程的教学要求,通过实例的分析和说明既较好地解决了教学中繁重的数学运算,又重点突出了分析问题的思想。该方法可作为课程内容的补充以提高学生分析问题的效率和借助计算机解决问题的能力。     

基于Matlab实现函数逼近

为满足工程应用中对数据处理的需要,讨论基于Matlab实现函数逼近的三种方法:插值、拟合和神经网络逼近.在介绍基本原理的基础上,利用Matlab的插值和拟合函数,结合实例对分段线性插值、Hermite、三次样条插值及最小二乘曲线拟合法的Matlab实现方法进行研究.设计非线性函数逼近的BP神经网络,通过网络训练、仿真达到了预期的效果.所有结果表明,采用不同的逼近方法,利用Matlab编程可以简单、有效地实现函数逼近.