MATLAB在数字图像增强中的应用

基于数字图像增强对图像处理的重要性,将计算软件MATLAB应用于数字图像增强中,给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例,并给出了处理前后的对照图像。同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。     

基于中值滤波和直方图均衡化的图像增强方法研究

图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一,也是图像预处理方法之一。文章围绕图像增强方法,研究发现先使用直方图均衡化将带有噪声的图像进行处理,然后再将图像进行中值滤波,其效果得到明显改善。     

基于高频强调滤波的医学X光图像增强算法

高频强调滤波可以在增强图像高频信息的同时保留图像的低频信息,对图像的整体灰度影响较小,可有效地增强图像的边缘细节;直方图均衡化是利用图像直方图对对比度进行调整的方法,可有效增强暗图像和低对比度图像的对比度,是一种经典有效的图像增强方法。对于亮度偏暗并或成像效果较差的医学X光图像来说,应用高频强调滤波增强其细节,再用直方图均衡化加强其对比度,可以取得较好的处理效果。     

哈夫曼编码在图像压缩中的应用与分析

互联网发展以来,在信息传递的过程中,难免会存在由于文件内存占用过大,导致传输效率低下,网络延迟等,因此文件压缩、图像压缩等技术也逐渐应用于日常生活中。文章以哈夫曼编码为主要编码思想,通过C++语言对编码算法进行实现,从而对图像压缩的相关技术进行研究,通过哈夫曼编码实现对图像的压缩和对比分析。     

融合边缘信息的对比度增强算法

针对红外图像中对比度低,细节不清晰,视觉效果模糊等问题,提出一种结合边缘信息的对比度增强算法.首先,使用引导滤波将原始红外图像分解为基础图像和细节图像,并且通过使用对比度限制的直方图均衡来处理基础图像,提高图像对比度,克服\     

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。     

图像增强中直方图均衡化合理性的一种解释

本文证明了图像增强中平坦的直方图是一些合理假定的必然结果,这些假定包括灰度值被拉伸的程度应该和它在图像中出现的次数（直方图）相联系,灰度值出现的次数越多,就应该被拉伸得越厉害;图像被增强之后如果再进行一次增强应保持不变。教学实践表明,这样引入直方图均衡化易于理解,有启发性。     

一种改进的图像均衡化算法的研究与应用

直方图均衡化是图像增强的一种有效方法,其基本思想是调整图像的灰度分布.文章从图像的信息熵入手,提出了一种直方图均衡化的改进算法,通过对算法中调节参数的选择来获取更大的信息熵,该算法避免了均衡化过程中灰度过多合并,图像过亮等现象,改善了图像质量,实验验证了该算法更为有效.     

哈夫曼算法在图像压缩中的具体实现及改进

哈夫曼编码作为一种最常用无损压缩编码方法，在数据压缩程序中具有非常重要的应用。本文对哈夫曼编码算法进行了全面的探讨，给出了具体的压缩及解压缩过程及程序，并结合数字图像的特点对绘出的算法讨论，提出一些改进。     

一种改进的红外图像自适应增强方法

对红外图像而言,如何在压缩动态范围的同时增强细节、抑制噪声以提升显示效果是一个重要的课题。文中提出一种改进的红外图像自适应增强方法,首先设计了一种参数自适应的引导滤波方法,并基于引导滤波将原始红外图像拆分成基本层和细节层;然后基于像素灰度分布设计了一种新型的自适应阈值的直方图映射方法,以对基本层压缩动态范围并增强其对比度;之后利用自适应引导滤波的线性系数对细节层进行增强并抑制噪声;最后对增强后的基本层和细节层进行自适应融合得到增强后的红外图像。实验结果表明,与对比度受限的自适应直方图均衡方法、基于引导滤波的高动态红外图像增强方法等几种效果相对较好的方法相比,文中所提出的方法处理后的图像细节更丰富,噪声抑制效果更强,视觉效果更好,且该方法适应性更强,无须调整参数即可应对多种观测场景。     

基于压缩感知的井下图像压缩

为了解决石油测井电视图像的实时有效传输和测井系统数据传输率低下的矛盾,提出了一种基于压缩感知的分块图像压缩方法,在满足测井系统的特殊要求,例如器件简单、功耗低、数据储存量小等,同时有效的压缩和重构图像.通过对井下图像的实验,分析压缩然后重构的图像,结果表明采用该方法能在简单的线性测量下得到高压缩比,并且重构后的图像仍能满足测井需要,符合测井系统的要求,提高了井下数据传输率.     

图像增强电路设计

从工程实际出发,讨论了图像增强电路的理论、设计与应用.进行了图像增强系统相关方案的计算,并用复杂可编程逻辑器件（CPLD）对所选方案加以实现.     

EZW算法在DICOM图像压缩中的研究

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法，近几年来得到了广泛的发展，其中最著名的是Shapiro提出的小波零树编码（EZW）方法。针对医学DICOM图像的需求和特点，本文提出了一种基于小波变换的EZW算法对DICOM图像进行压缩。     

图像对比度增强研究的进展

图像对比度能增加图像变化的动态范围以利于后续处理。随着原始图像特征和应用需求的变化,图像对比度增强的研究也在继续。文中系统讨论了图像对比度增强研究的目的和现状,分析了图像对比度增强研究中主流算法的特点和局限性,最后指出了图像对比度增强研究的未来发展方向。     

基于图像修复的图像编码技术

数字图像修复技术是图像恢复领域的一个重要分支,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,它可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。结合数字修复技术的图像压缩编码技术是基于对象的第二代图像编码中的研究热点之一。这里首先介绍了图像修复技术的概念,然后分类说明了几种常见的修复技术,在此基础上,得到了基于图像修复的压缩编码技术的基本处理流程,最后以具体算法为例说明了基于图像修复的压缩编码技术的压缩过程。     

一种自适应红外图像增强新算法

针对红外图像经直方图均衡后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题,提出了一种新的红外图像增强算法——双阈值区分增强算法.该算法首先在原始图像直方图中剔除截断阈值以下的冗余灰度级,接着根据重建直方图的包络确定分界阈值用以区分背景和目标,最后对背景进行直方图均衡处理,对目标进行局部对比度增强及线性灰度变换处理.算法定义了一个自适应参数来适当地抑制背景和噪声,并放大目标细节.相对于传统的直方图均衡算法,所提算法能在增强整体对比度的同时保留图像细节,并且计算量小、实时性好.     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法.对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像.综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果.     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

基于小波分析的图像压缩

从小波分析的理论及研究现状出发,阐述了小波分析在图像压缩中的应用,并通过实验说明小波分析在图像处理中的作用。实验以matlab7.0作为平台,使用wavedec2和appcoef2函数进行二维小波分解和获取小波分解的近似分量,并且使用detcoef2函数来获取两层二维小波分解的细节分量,最后使用wrcoef2函数对各层的分量进行重构。实验表明,利用小波分析对图像进行压缩可以得到非常好的压缩效果。     

复合材料的热波检测图像增强方法研究

采用小波变换方法对复合材料红外热波检测的图像增强进行研究。先对小波变换图像增强的原理进行介绍,将其分为初始化、分解、非线性增强和重构等4个步骤。然后对检测图像进行3层小波分解。随后,分别对3层分解系数进行增强处理,并通过阀值分割的方法对比增强效果,结果表明,对第2层分解系数进行增强处理的效果最佳。最后将最终增强处理图像与原图进行对比,证明了该方法的有效性,为复合材料的热波检测图像增强找到一种有效方法。