红外图像的一种Type-Ⅱ模糊增强算法

提出了一种基于Type-Ⅱ模糊集的红外图像增强算法,该算法首先根据像素的邻域相关性对图像进行预处理,然后以Ostu分割阈值为基础,构造了红外图像的Type-Ⅱ模糊特征平面;然后,采用不同的变换规则对图像进行模糊增强,并将结果进行融合;最后,通过Type reduction和去模糊化操作得到增强后的输出图像。对几幅典型的红外图像的增强实验表明,提出的方法能够有效地提高红外图像的对比度。     

红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法

针对红外图像目标与背景区分不明显、对比度低的特点,把粒子群优化算法应用到红外图像增强中,提出了红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法。灰度变换增强是红外图像增强的首选方法之一,而选取适当的阈值是其取得良好的增强效果的有力保证。该算法通过粒子群优化算法来寻求最大熵准则下的自适应阈值,然后用模糊灰度变换增强方法自适应地拉伸红外图像灰度,增强图像。仿真实验表明,相对于常见的直方图处理,该算法能降低红外图像中背景对目标的影响,能提高红外图像的对比度。     

基于MVOtsu和鲸鱼自适应阈值的图像增强算法

针对电力设备红外灰度图像的细节不清、边缘模糊等缺陷,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的电力设备红外图像处理方法。首先,利用NSST对原始的电力设备红外图像进行变换,将数据从空间域转换到频域。然后,对高频系数使用鲸鱼自适应阈值去噪算法去噪,同时增强了高频系数中的细节和边缘部分;对低频系数采用改进的结合均值和方差的大津(MVOtsu)算法将低频分量分成前景部分和后景部分,并分别采用伽马校正算法和直方图均衡化算法进行增强。最后,通过NSST的逆变换得到增强后的图像。所提算法与其他算法的对比结果表明,所提算法能更好地突出电力设备红外图像的细节信息,增强了图片对比度,达到了更好的视觉效果。     

应用模糊增强及均值漂移实现红外目标分割

针对复杂环境下红外图像信噪比和对比度低,边缘模糊,目标分割困难的情况,提出一种基于模糊增强和均值漂移图像滤波的红外目标分割方法。首先定义新的隶属度函数,运用模糊集理论进行红外图像增强,避免了传统模糊增强算法的弊病,有效提高目标与背景的对比度;之后利用ICI（交叉置信区）规则确定均值漂移的带宽参数,提出一种新的自适应带宽均值漂移图像滤波方法,实现图像的进一步平滑和聚类;最后利用自适应阈值实现红外目标分割。实验结果表明,算法能够正确有效地分割出复杂环境下的红外目标,并且很好地保持了目标的轮廓细节。     

结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强EI北大核心CSCD

针对靶场光电测量设备采集到的红外图像存在对比度低和边缘模糊的问题,提出结合直方图均衡化和模糊集理论图像的增强方法。首先采用对数隶属度函数将图像转换到模糊域,再对图像进行多次非线性变换,增强边缘信息;其次提出改进的自适应平台直方图均衡化算法,提高红外图像对比度;最后将2幅图像按加权系数相乘后叠加融合出最终图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法易出现的过增强和局部信息被弱化等问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足靶场的实际要求,具有广泛的工程应用价值.     

结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强

针对靶场光电测量设备采集到的红外图像存在对比度低和边缘模糊的问题,提出结合直方图均衡化和模糊集理论图像的增强方法。首先采用对数隶属度函数将图像转换到模糊域,再对图像进行多次非线性变换,增强边缘信息;其次提出改进的自适应平台直方图均衡化算法,提高红外图像对比度;最后将2幅图像按加权系数相乘后叠加融合出最终图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法易出现的过增强和局部信息被弱化等问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足靶场的实际要求,具有广泛的工程应用价值.     

系数型指数模糊熵在图像增强中的应用

在研究已有模糊熵的基础上,提出了一种系数型指数模糊熵的图像增强方法。先将图像进行模糊划分后变换到模糊域,然后利用提出的模糊熵计算图像的模糊熵,并且在最大熵准则下用模拟退火算法求取最佳阀值,利用增强算子进行图像增强。实验结果表明,该算法对图像有一定的增强效果。     

基于模糊最大熵的红外图像增强算法

针对红外图像整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点,论文提出了一种基于模糊最大熵和改进的S函数的图像增强算法。该方法首先通过模糊最大熵准则求取最佳阈值,再使用改进的S函数对阈值两侧的像素灰度进行模糊域的非线性拉伸,从而得到增强后的红外图像。实验结果表明,该算法能明显提高红外图像对比度,突出目标并降低背景噪声。     

自适应多方向模糊形态学边缘检测算法*

提出了一种新的基于模糊增强的自适应多方向模糊形态学边缘检测算法。该算法可以适应多峰直方图分布图像的模糊边缘检测,结合了模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,先使用隶属函数将图像转换为等效的图像模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,降低边缘模糊度,然后再转换到统一模糊区域中;最后进行多方向模糊形态学边缘提取。仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声,并且能够检测出图像中模糊的边缘。     

基于改进图像方向信息测度的表格图像增强算法

提出了基于图像方向信息测度的图像增强算法。算法利用图像方向信息测度,在像素级对图像像素进行分类,然后针对表格图像特性,利用改进的图像方向信息测度,对边缘点进行区域连接,使得边缘点能完全地覆盖图像中的字线和表格边缘;利用得到的边缘信息和平滑信息,对图像进行空域滤波处理,初步增强图像;利用模糊增强算法,对图像进行对比度增强,达到较好的增强效果。实验表明,该算法能有效增强对比度极低的表格图像,使得结果图像有很好的视觉效果。     

改进的多层次模糊增强算法应用研究

在工业上由CCD相机拍摄的图像,因一些不利的因素,会产生斑点噪声且使待检测的目标间强度对比比较明显。对这一问题,目前常用的传统边缘检测和基于模糊理论的边缘检测方法存在着各种缺陷,由此提出了一种多层次模糊增强边缘检测算法。该算法首先使用Valley-emphasis算法来计算阈值参数,根据阈值定义的凸非线性隶属函数对待测灰度图进行模糊特征平面映射,再对模糊域进行平滑处理和模糊增强。在此基础上,提出了基于模糊熵的边缘检测方法。实验结果表明该算法有效,检测结果为工业上质量控制提供了重要依据。     

电力线数字灰度图像增强算法

无人机巡线大大提高了输电线路巡线的效率,若利用计算机处理采集的数字图像可以进一步提高效率,而图像增强处理是计算机处理图像的一个重要过程.结合电力线数字灰度图像的特点,讨论了利用随机数学模型和模糊数学模型两类不同灰度图像增强算法,比较了这些算法的应用效果.分析了现有图像增强算法在电力线灰度图像中应用的不足,据此给出了一种基于模糊数学模型的改进型图像增强算法,并利用实例验证其具有更好的适用性.     

基于模糊逻辑的雾天降质图像对比度增强算法

提出一种新颖的雾天降质图像增强算法。该算法通过对降质图像进行规范化预处理,降低不同雾况对灰度级分布范围的影响,并对规范化后的图像,根据大气散射对对比度衰减的影响规律,在模糊域内实现对比度增强处理。实验结果表明,该算法可以有效提高雾天降质图像的对比度,视觉效果改善明显。     

基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法

低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度差、颜色偏暗和信噪比低等特点,传统图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法,将三原色(red,green,blue,RGB)图像转换成色相饱和度(HSV)图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。对亮度图像进行非线性变化,实现动态范围展宽;采用修正后的隶属度函数将图像映射到模糊平面,实现对比度增强。实验结果表明:该算法显著地提高了图像整体亮度和对比度,改善了低照度彩色图像的视觉效果。     

基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

模糊集与非线性增益相结合的自适应图像增强算法*

提出了一种模糊集增强与非线性增益相结合的自适应图像增强算法,使用双正交小波变换对原始图像进行分解,低频子带系数采用改进的模糊集增强算法,以提升图像的整体对比度;对高频子带,先采用贝叶斯萎缩法估计噪声与信号的阈值,再使用一种非线性增益函数增强图像细节并抑制噪声。对算法中影响增强效果的关键参数进行了研究,并提出了一种模糊集增强算子的阈值选取算法,能够实现不同图像自适应参数选择;将信息熵作为非线性增益函数的参数选取准则,并针对算法中排序算法运算量过多导致算法时间过长的情况,提出了一种替代求解方法,极大地提高了算法效率。对算法进行仿真,结果表明：算法能够有效提升对比度、增强图像细节并抑制噪声,可以明显改善图像的视觉效果,具有参数自适应、算法效率高等优点。