基于小波变换与模糊理论的医学超声图像增强与去噪方法研究

医学超声图像的增强与去噪一直是医学图像处理的重要课题,针对传统超声图像增强处理算法的不足,本文提出一种基于小波分析理论和模糊理论的超声图像增强与去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声转换成加性噪声;然后再对超声图像进行多尺度小波变换,得到图像的高频和低频小波系数;再对低频系数进行模糊域增强,对高频系数进行小波软阈值去噪;最后通过小波重构得到增强后的图像。实验证明,该算法能有效增强超声图像的视觉效果,去除噪声,具有一定的应用价值和意义。     

小波变换域数字图像增强算法及实现

图像增强是数字图像预处理中的重要方法,其主要目的是改善视觉效果.小波变换在图像压缩和图像分割两个方面应用较为广泛,图像增强方面应用较少.现概括了图像增强的原理,阐述了图像增强的方法,分析了一种小波变换域的图像增强算法并在Matlab环境下仿真实现.该算法首先使用haar小波对图像进行2层分解,然后对低频部分进行增强,对高频部分进行衰减,实验结果证明这是对图像去噪和增强的一种有效方法.     

小波变换和粗糙集的图像增强方法

提出一种基于小波变换和粗糙集的图像增强方法,其思想是先把待处理图像采用小波分解成4个子图像,然后再对分解后的小波系数利用粗糙集进行处理,以改善图像的视觉效果,最后采用小波逆变换得到增强图像.该方法很好地区分了图像低频分量和高频分量对图像增强的不同影响.实验结果表明,该方法图像增强效果好,去噪能力强,能较好地保持图像的边缘细节信息.     

基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法

针对红外图像纹理细节不足的问题，提出一个基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法。首先，利用图像景深模型构建红外图像的景深参考图，并利用聚类技术将红外图像分割为多个景深近似的场景。然后，基于简化大气散射模型对各个场景分别建模，并进行基于场景的透射率估计。最后，对所估计出的粗略透射率图进行优化处理，从而获得增强后的红外图像。实验结果证明了所提方法在纹理细节恢复及视觉效果增强方面的有效性和鲁棒性。     

基于二进小波变换的磁共振图像增强算法应用研究

在结合磁共振图像特点的基础上对二进小波变换的图像增强方法进行研究和改进,并应用到磁共振图像的对比度增强实验中。实验结果表明,改进后的算法比原算法有更好的增强效果,在增强对比度和抑制噪声两方面都取得了较好的效果。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于小波融合技术的医学图像增强方法

为了改善医学图像质量,在分析小波变换原理的基础上,根据医学图像的成像特征,提出了一种基于小波融合技术的医学图像增强方法.首先,对待增强图像进行多层小波变换处理,获取各个频率的小波系数.然后分别对各频率系数进行相应的处理后,进行小波重构并进行对比度增强处理,获得增强图像1;同时对待增强图像进行对数变换和对比度拉伸处理,获得增强图像2.最后将增强图像1和增强图像2变换至小波域进行图像融合处理,以获得最终的增强图像.结果表明:本文提出的增强方法具有明显的增强效果.该增强方法能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,达到较好的增强效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据.     

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.     

基于不可分小波与标记分水岭的图像分割

针对传统的分水岭算法过分割的问题,提出一种结合不可分小波与标记分水岭的图像分割算法。根据二维不可分小波理论,文中利用伸缩矩阵为[2,0;0,2]的不可分小波的构造方法构造了四通道的对称滤波器组,并把它应用到标记分水岭的图像分割中。利用该滤波器组对原图进行不可分小波变换,对分解出的低频子图进行标记分水岭分割;然后对利用标记矩阵进行区域平均后的低频子图进行小波逆变换,得到区域平滑图;最后,对最终的平滑图使用标记分水岭算法,得到分割结果。实验结果表明,该方法可以有效地解决分水岭过分割问题,且较好地保留了图像目标的轮廓信息。     

基于人工鱼和细胞膜优化医学 DR图像增强研究

针对医学DR图像对比度低、细节和边缘不清晰的问题,提出一种基于人工鱼和细胞膜优化的医学DR图像增强方法。该方法采用人工鱼群算法优化Otsu方法,利用优化后的Otsu方法对医学DR图像进行分割,采用细胞膜优化算法对分割后的部分区域分解,分解后的高频强区做非线性增强,高频弱区和低频区做直方图均衡化增强,其余部分做线性增强。仿真实验表明这种方法有效地消除了医学DR图像中噪声,增强后医学DR图像细节信息更加清楚,具有高的有效性和鲁棒性。     

基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理

提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法，根据原始图像的二维直方图分布特征，依据相邻像素的相关性数据，将图像分割成二元子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理，最后合成得到完整的处理图像，通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析，表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点，得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。     

改进SPIHT算法对医学图像的压缩

医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据。为了实现图像的存储和远程医疗中快速传输图像的要求,必须对图像进行压缩。先分析CT医学图像经过小波变换后系数的统计特性,在基于小波变换的基础上,用SPIHT算法对CT医学图像进行压缩编码。提出了2种针对CT医学图像压缩编码改进的SPIHT算法。一是细化扫描产生的有效值,二是将小波变换后系数的低频近似部分按二进比特进行传输。用Matlab进行仿真,仿真结果表明改善了峰值信噪比。     

一种红外图像增强的新方法

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

区域自适应多尺度强光融合的红外图像增强

图像增强可以分为全局增强和局部增强两种技术,当前基于局部的图像增强技术无法准确地对目标和背景进行分割且难以自适应地对分割区域进行增强。本文提出了一种区域自适应多尺度强光融合算法用于红外图像的增强处理。该算法首先使用语义分割技术完成目标区域和背景区域的划分,然后使用改进后的多尺度强光融合算法分别对各区域进行自适应增强。实验结果表明,所提算法的增强效果均优于当前主流算法,图像增强的视觉效果更真实。     

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。     

基于小波变换的低对比度图像增强

针对传统算法存在噪声过增强的问题,提出了基于小波分析的图像增强算法。在小波变换多尺度分析的基础上,算法对图像多尺度分解得到的小波系数进行缩减去噪,然后在不同尺度上对各分解系数进行不同程度的增强;对同一尺度的系数进行非线性处理以增加对比度;增强低频子带图像的对比度以保证整体的增强效果。实验表明,该算法能有效地增强低对比度图像,减小了噪声的增强幅度,使结果图像具有很好的视觉效果。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

二进小波增强与边缘局部信息FCM的SAR图像变化检测

合成孔径雷达图像中固有的相干斑噪声往往导致变化检测结果中存在大量虚警与漏警。针对这一问题,本文提出一种利用二进小波增强与边缘局部信息模糊C均值的变化检测方法。首先利用二进小波对对数比差异图进行自适应增强,平抑噪声的同时均衡灰度分布;然后,利用指数加权均值比算子对差异图进行边缘信息提取,修正局部信息模糊C均值算法中邻域窗内像素点权值,使邻域窗滑动至变化区域的边缘部分时能够对噪声切向平抑,保留细节信息。最后对差异图进行分割,得到变化检测结果二值图。仿真与实测数据实验结果表明,本文方法能够有效抑制相干斑噪声,同时对变化区域的细节保持效果较好。      

小波变换在纹理图像分割中的运用

在纹理图像分割的研究领域中j基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用.基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割.该算法首先对原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择,生成区域图像.实验表明,通过调整参数:一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割.     

利用Gabor小波系数融合进行图像增强的研究

在传统图像增强技术的基础上,提出了一种基于GABOR小波系数融合的图像增强方法。通过Gabor小波对图像进行滤波,产生八个方向的滤波图像系数,对这些图像系数用求平均值融合方法得到图像边缘图,再融合经传统空域增强方法得到的直方图均衡化图像以产生最终增强的边缘信息以便于分析处理的图像。