基于空域梯度算子和小波域多分辨分析的图像增强算法研究

为改善图像的视觉效果,提出一种基于Sobel算子和Lplacian算子相结合的混合算法,并采用基于Sobel算子、Laplacian算子、小波变换和提升小波变换的算法,对滚珠缺陷图像和医学CT图像进行图像增强处理的算法研究．实验结果表明,混合算法适于滚珠缺陷图像的锐化,其效果优于另外4种算法;提升小波变换算法适于细节信息较为丰富的医学图像增强,与其他5种方法相比其效果最优．     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

形态金字塔图像分割算法

提出了一种数学形态金字塔图像分割算法，使用形态金字塔算法将图像逐级分解，在不同分辨率空间中对细节信息进一步处理，分割出不同特征区域．SAR图像实验结果表明该算法可以作为一类带通滤波器，提取不同特征区域，实现图像的多分辨率分割．     

小波域声呐图像自适应增强

声呐图像受噪声污染严重、对比度低,给后期的定位识别带来不便,而传统的处理方法容易造成边缘模糊.针对这一问题,提出了一种图像自适应增强算法.该算法利用形态小波对声呐图像进行自适应的多分辨率分析,分别增强不同尺度上的信号或细节,通过多通道重构图像的加权实现去噪和对比度提高.仿真结果表明该算法快速有效,对高斯噪声和冲击性噪声都具有较好的鲁棒性,处理后的声呐图像边缘细节信息保留完好,得到了理想的增强效果.     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法;总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准,来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验,对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析,并得出融合结果,将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明,该融合方法是十分有效的。     

基于小波变换的图像边缘检测算法

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性．方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测．结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高．结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的．     

利用改进的小波阈值算法进行图像消噪处理

硬阈值函数用于图像去噪处理时重构的信号会产生震荡,而软阈值函数用于图像去噪处理又会造成边缘模糊现象,本文引入参数α将软硬阈值函数相结合,提出一种新的阈值函数,并将该算法应用于静态图像去噪处理中.结果表明,该算法不仅能有效的改善图像信噪比,而且能使信号的边缘保持较高的分辨率,是一种有效地图像去噪方法,具有一定的实用价值.     

基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案

根据第二代小波变换的特点,利用传统小波多分辨率图像水印方案,给出了基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案。该方案实现简单,对内存需求量小,便于DSP芯片实现。仿真结果表明,该方案不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

构造双正交小波的提升框架方法研究

对于已知小波函数，它的性能是确定的。为了改进它的某些性能，文章从一给定双正交小波出发，利用提升框架构造满足特定要求的双正交、紧支撑小波，结合Mallat算法，得出快速算法，并给出了具体例子进行说明。     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

指纹图像分割与增强算法

针对现有的指纹增强算法中图像分割不彻底,不能很好地修复指纹断裂纹线问题.以分形理论为基础,利用差分计盒维数算法与Gabor滤波器增强方法,通过计算指纹图像的方向场和频率场,设计了一种指纹图像增强算法.实验结果表明,该算法提高了指纹图像的处理速度,对断裂处的指纹脊线有很好的修复效果.     

指纹图像的分层分割算法

针对一类背景分层的指纹图像，提出一种新的指纹图像分割方法——分层分割算法．该方法将指纹图像的背景分为两层：外层黑色背景区域和内层浅色背景区域．首先将外层黑色区域的灰度值设定为与内层浅色背景区域相近，这样原指纹图像的背景即变成比较均匀的浅色区域，然后根据其灰度特性将其去除．通过仿真结果可以看出，此种方法分割的效果可靠、精确．     

基于射线的泡沫图象分割算法

针对于矿物浮选过程泡沫图像目标气泡粘连、大小形状灰度不均及目标相似度高的问题,分水岭及阈值法难以分割此类图像,笔者提出一种射线分割方法。首先进行目标定位,从种子区域的几何中心位置对称发射出多条射线,并获得各条射线中像素的灰度值变化曲线图,根据各条射线的灰度变化曲线图的波谷位置得到泡沫的边缘。此方法能够去除噪声泡沫,并参照一个泡沫的清晰边缘部位对其模糊边缘进行修正,使其形成真正符合泡沫形状的光滑边界。     

基于分水岭的粘连雾滴图像分割方法

针对雾滴图像中粘连雾滴的特点,运用基于距离变换的分水岭分割算法对粘连雾滴进行分割,对距离变换的算法进行优化,使该算法的效率得到提高,应用灰度重建方法避免雾滴图像过分割现象的产生。实例表明,该方法可实现对粘连雾滴的分割。     

谱聚类图像分割算法研究

针对谱聚类算法对图像分割效果差强人意的特点,研究了一种改进的Nystrm算法进行谱聚类图像分割,使谱聚类算法应用于图像分割的效果有所改善。该算法首先对图像进行预处理,变换图像的分布数据空间,再分别计算对选定样本空间的数据间以及样本与其他空间的数据间的距离矩阵,并转化为相似矩阵;然后对相似矩阵正交化并且特征分解,进行K-Means聚类;最后将聚类结果进行后期处理。通过实验验证了该算法的有效性。     

彩色图像增强的改进算法

为提高彩色图像的整体感官效果,在研究CES（Color image Enhancement by Scaling）算法出现块效应的原因基础上,提出了一种改进算法,即各向异性扩散滤波器的ICES（Improved Color image Enhancement byScaling）。与CES相比,ICES算法在不增加计算复杂性的前提下,不仅得到了不逊于CES算法的增强效果,还能极大地抑制块效应。     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

基于标记提取分水岭算法的医学图像分割

针对医学图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法．此算法埘分水岭算法进行厂两点改进：一是在预处理阶段,先对原始图像做腐蚀滤波和膨胀滤波处理,将原始吲像与腐蚀图像相加后减去膨胀图像得到合并图像,再对合并图像做开、闭运算,从而达到滤除原始图像中的噪声和非感知信息、保留原始图像结构信息的目的;二是在分割阶段,对开、闭运算后的图像进行分水岭分割,该分割由形态梯度计算、标记提取和分水岭分割二部分组成．改进后的算法因为无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性,同时能较好地抑制慨部医学图像中的过分割问题,并把图像中的病变区域有效分割出来．     

基于改进遗传算法的图像分割

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题.实验结果表明:采用改进遗传算法对图像搜索阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间,取得良好的分割效果.