一种微弱图像增强技术研究

对传统灰度图像直方图均衡化方法进行了深入研究,提出了一种基于正切函数调整的直方图均衡化改进算法,该方法有利于提高图像的对比度,达到对图像判别的要求。 算法实现的关键是最优参数选择,因此采用了一种便于选择最优参数的方法。 另外,将图像相似程度应用于了增强效果的评价,为图像增强的实验分析提供了新的方法,具有一定的科学性与可行性。 实验结果表明,该算法比现有的图像增强方法效果更好。     

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

红外图像实时增强的新算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外图像实时增强的新算法。该算法通过分析图像的直方图,得到图像中目标像素数峰值的估计值,并作为平台直方图均衡化的阈值。用该阈值对直方图进行修正,然后通过修正后的直方图进行直方图均衡化。在FPGA内通过采用并行处理结构及流水线技术实现了该算法,并且每秒可处理25帧128×128×8bits的红外图像。理论分析和实验结果均表明,本算法克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点?对背景和噪声增强过度,抑制了目标的增强。该算法对红外图像增强后,图像对比度是直方图均衡化增强后图像对比度的1.8倍。     

基于图像信息熵统计直方图的图像增强算法

目的为了解决图像因亮度较大造成的成像效果不佳、局部细节不清楚等问题。方法将直方图均衡化技术(Histogram Equalization, HE)引入图像信息熵域,提出对比度弱化的图像信息熵统计直方图自适应均衡化算法(Contrast-reduced Adaptive Entropy Histogram Equalization, CRAEHE)。以各个灰度级信息熵统计值为基础,先将原图像分割成若干个子区域,对每个子区域的灰度信息熵统计值进行阈值截取,补充到子区域内各个灰度级上,再对子区域进行信息熵直方图均衡化处理。采用USC-SIPI和CBSD432数据集图像,用图像灰度均值、标准差、平均梯度、信息熵等参数对实验样本进行质量评价。结果文中算法处理结果较原图灰度均值下降了7.94%,标准差平均提高了52.22%,信息熵平均提高了19.86%,平均梯度提高了57.19%。结论文中算法增强了选自数据集里的过亮图像的细节,并使图像整体细节与质量都得到了改善,该算法的处理结果较其他处理实验样本的主观质量提升明显,对光照强度适应范围广。     

小波和曲波结合的图像增强算法

针对传统的基于小波变换的图像增强算法中,对比度相同幅角不同边缘增强效果差异较大的问题,提出了基于小波和曲波变换相结合的自适应组合增强算法.该算法利用小波变换去增强图像的平滑区域,并利用曲波变换增强图像边缘.仿真实验结果表明,该算法在使图像具有很好的交叉熵和相关系数的同时,能够有效地改善边缘增强效果,使图像具有更好的视觉效果.     

一种改进的直方图均衡实时图像增强算法

直方图均衡是实时图像增强应用较为广泛的一种算法。随着数字图像分辨率的不断提高,现有的算法已经很难满足实时处理的要求。必须找到一种更有效的实时算法来降低图像增强系统对硬件的要求,降低系统成本。因此,介绍现有的几种图像增强算法,并在此基础上提出一种改进的算法。通过对比可以看出该算法有比较好的图像增强效果。     

基于多尺度Retinex算法的彩色雾霾图像增强研究

介绍了基于颜色恒常性理论的Retinex模型,并重点分析了色彩恢复多尺度Retinex(MSRCR)算法的原理和实现方法。为验证基于Retinex理论的算法对图像增强具有良好的效果,以雾霾天气采集到的3幅彩色道路监控图像为实验对象,在MATLAB7.0软件中,利用MSRCR算法、直方图均衡化2种图像增强方法,对实验图像进行去雾霾处理,并通过主观评价、图像信息熵、亮度通道直方图来比较和分析2种算法的图像增强效果。研究结果表明:采用MSRCR算法可以还原出细节更丰富、辨析度更高的画面,且处理后的图像具有更大的信息熵,图像色彩也更接近原始图像。     

一种抽样小波域的遥感影像融合新方法

针对传统图像融合方法的不足,提出了一种新的基于IHS变换与抽样小波变换的高清晰遥感影像融合方法.该方法将直方图匹配后的全色影像的高频系数作为融合后的高频系数,而融合后的低频系数依据新提出的融合规则得到,最后采用小波逆变换与逆IHS变换获得融合图像.实验结果表明,该方法在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间得到了更好的折衷.该方法的计算复杂度接近于常用的基于抽样小波变换的融合方法,明显少于基于非抽样小波变换的融合方法.     

一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法

针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法.算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD模型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi算法进行后续修复,最后把修复后的图像对应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中.实验结果表明,改进后的算法克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果.     

基于曲波域的指纹增强算法

指纹增强是指纹识别预处理算法中的关键环节,对算法识别率起到关键的作用.本文提出了一种基于曲波域的指纹增强算法,将指纹图像在曲波域中分解为粗尺度系数和细尺度系数,并分别利用方向滤波器和软阈值函数进行增强和去噪.在曲波域中,利用方向滤波器对粗尺度系数进行增强,同时利用软阈值函数对细尺度系数进行去噪,这使它与传统的基于空域和基于频域的增强方法有本质的区别.在FVC2004指纹数据库上的实验结果表明,对于低质量的指纹图像,该算法比传统算法具有更好的增强和去噪效果,并且执行时间也更短.     

一种新的小波域医学图像融合算法

提出了一种新的基于小波变换多尺度积局部区域统计量的图像融合算法,简称MPLVDDWT(multiscale product local variance of dyadic discrete wavelet transform)算法.在图像融合过程通过利用多尺度积从而隐含了一个去噪的过程,这有利于在融合图像中突出图像的细节特征.利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差评价图像的融合效果.实验结果表明,该方法提高了图像的熵和标准偏差.在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息.     

小波域鲁棒自适应灰度水印盲算法

提出了一个有效的基于图像特征的小波域灰度水印盲算法。该算法使用灰度图像作为水印,将水印信息进行 Arnold 置乱加密和小波压缩后,利用相邻特征平均值和奇偶判决法嵌入载体图像的二阶小波变换域中的低频子带上。实验结果表明,该算法具有好的透明性和强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的遥感图像压缩算法

为验证图像压缩算法122.0-B-0对遥感图像的有效性,在对该算法进行了较为详细的研究后,对该算法进行了软件实现,然后将该算法与JPEG2000、SPIHT算法在压缩效率及压缩速度上进行了比较.实验结果表明:该算法在较低码率下压缩性能与JPEG2000、SPIHT算法相当,在较高码率下压缩性能略微下降,但在相同码率下它的编码速度比JPEG2000快2倍左右,比SPIHT算法约快1.5倍左右,且编解码速度与码率成正比.该算法采用的编码方式相对简单,无反馈操作,可适应于不同内存大小的压缩系统,并采用分段编码有效地防止误码扩散,因此在空间飞行器上具有巨大的应用价值.     

基于人眼视觉特性的自适应图像增强算法

针对Deng算法对噪声比较敏感,提出了一种自适应图像增强算法.利用Deng算法的基本原理,结合人眼的视觉特性自适应地生成算法的参数,这样既保留了原Deng算法实现容易、运算速度快等特点,还对噪声具有一定的抑制作用.通过实验比较,所提算法能够自适应地生成算法的参数,并在保持了Deng算法原有的容易实现的优点的基础上,提高了算法在抑制噪声方面的性能.     

基于视觉特性的非锐化掩模图像增强

将人类视觉特性中灰度敏感程度和颜色相关性引入到图像增强中.选择HSV彩色空问,提出最优可见偏差(OND)引导的非锐化掩模(LJM)图像增强算法(OND-UM)对亮度分量进行边缘和细节增强,其中通过数值拟合得到了OND曲线,并构造了基于局部方差的自适应增益函数以实现对不同细节区域增强强度的自适应调整;尤其针对含有低对比度区域图像,利用Otsu分割方法确定阈值的分段自适应拉伸函数进行图像的全局调整和对比度增强:而饱和度分量进行直方图均衡,色度分量保持不变;颜色空间转换后再进行基于改进的颜色相关性统计的RGB空间颜色校正.仿真结果表明,OND-UM对连续边缘增强和边缘噪声抑制方面较优,而颜色校正后的图像色彩更丰富艳丽,更符合人眼视觉.     

提升静态小波域内多聚焦图像融合算法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifling Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法.该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉...     

基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法.利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理.提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果.仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值.     

基于多进小波的选择性遥感图像融合算法

本文提出了一种基于多进小波的选择性融合方法,通过引入选择因子对融合图像的空间细节信息和光谱信息保持度进行控制,以满足不同融合应用对空间细节信息和光谱信息的特定需求.实验结果表明本算法在保证融合整体效果的前提下,具有满足不同应用需求的灵活性.