基于多小波变换与图像融合的图像增强方法

针对传统增强方法的不足,本文提出了一种基于多小波变换和图像融合技术的图像增强方法.首先利用多小波变换对原图像做分解处理,之后对一层分解后得到的多小波低频子图作直方图均衡化处理.在利用文中方法得到原图像直方图后,利用图像融合的原理,将均衡化处理后的低频子图与直方图对应的图像融合,得到最终增强结果.实验结果表明,本文算法增强效果良好.     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

一种新的X射线图像增强算法

基于X射线影像增强器的视觉系统所成图像的缺点是动态范围小,对比度不够高。为此,提出一种新的X射线图像增强算法。首先在高低两个不同射线管电压下分别获取两幅图像,利用离散小波变换对其进行多分辨率图像融合,以扩展X射线图像动态范围,之后再利用双平台直方图均衡算法对融合图像进行增强。实验结果显示,射线图像得到有效增强。     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

基于边缘检测小波变换的图像融合研究

本文用基于极大值图像边缘检测的小波变换进行图像融合,即通过用B样条函数构造适用于图像边缘检测的小波对输入图像进行两个互相垂直方向的分解,然后分别用小波系数比较的融合准则和边缘比较的融合准则进行融合,实验发现由此融合的图像质量优于基于典型小波分解的融合.进行了仅用图像边缘融合并通过简单重构生成输出图像的实验,发现由此得到的融合图像质量可以在可接受的范围内,但可使参与融合的像素大幅度减少,这对于某些要求数据压缩,存储量较少的工程化图像融合系统有一定参考价值.     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

基于直方图均衡化图像增强的改进方法

文章以matlab语言为背景,研究了直方图均衡化图像增强,分析了传统的直方图均衡化图像增强方法的弊端,给出了改进方法,并用实验结果证明了改进方法的优越性。     

基于直方图的热红外图像增强方法

为了改善热红外图像的增强效果,本文提出了一种基于改进的直方图裁剪方法的热红外图像增强算法.该算法核心是确定热红外原始图像与传统的直方图均衡化图像的直方图bins中像素点的数量差,再根据范围准则,将计算出的不同bins的差值划分为不同的区块.然后重新分配直方图,确定变换函数,得到增强后的热红外图像.该算法是一种改进的全局直方图均衡化方法,在对比度增强、直方图形状和细节信息之间可以做到较好的平衡.本文算法的峰值信噪比、结构相似度和均方误差的平均值分别为27.5、0.923和0.59,均优于其他算法,实验结果表明,该方法能有效增强热红外图像.     

小波变换和直方图均衡化的保持色调不变彩色图像增强算法

彩色图像增强的目的是保持色调的前提下加强图 像对比度,提高彩色图像视觉效果,文中提出小波变换域内色调不变 彩色图像增强算法,RGB彩色空间中,对各通道进行小波分解,高频部分进行非线性变换, 突出细节信息,然后通过小波逆 变换重构图像,然后对图像进行限制对比度直方图均衡化后与原图比较算出增强因子,最后 处理gamut问题,得到保持色调 不变的增强图像,在相同条件下与其它彩色图像增强算法进行性能比较,实验结果表明,该 算法对质量不同的彩色图像有较 好的增强效果,增强了图像细节和对比度,并具有自适应能力。     

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。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法

提出了一种基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法,有机地结合了亮度拉伸和传统直方图均衡化的优点。通过定义直方图中相邻灰度级的距离,引入了一个基于直方图均值和标准偏差的Piecewise线性变换,探讨了图像过亮时Piecewise直方图均衡化参数的选取。实验表明,该方法的处理结果能有效避免现有的直方图均衡化方法中的"吞噬"问题和亮度饱和问题。在增强图像时不仅能保留细节,而且具有更加自然的视觉效果。     

改进的图像增强算法及DSP实现

文中基于图像增强方法及其实现进行了研究。首先阐述了传统的直方图均衡化方法存在的问题．进而提出了改进的自适应直方图均衡化图像增强算法。采用空闲灰度级动态分配的自适应直方图均衡化增强算法,并将该算法移植到本文搭建的DSP硬件实验平台上进行验证,实验表明,该算法显著的改善了图像的视觉效果,使图像更清晰,且算法计算简单,硬件实现容易,在图像处理应用中十分可行有效。     

运用小波图像融合技术增强痕迹偏振图像

针对单幅痕迹偏振图像存在的灰度反差微弱、痕迹特征残缺等缺陷,提出运用小波图像融合技术对多幅痕迹偏振图像进行融合处理,以增强痕迹图像视觉效果的策略。结合痕迹物证检验工作的需要,对低频子带图像采取基于区域窗口的梯度平方和较大法,而高频子带图像采取基于区域窗口的系数绝对值极大法,并将此方案应用于衣物上的轮胎痕迹偏振图像的增强处理。实验结果表明,经过融合处理后的轮胎痕迹偏振图像无论在主观视觉效果,还是在客观评价数据上都获得了期望的增强效果,满足痕迹物证司法鉴定的技术要求。     

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。