一种新的二维条码图像二值化算法

根据Kittler算法和Bernsen算法提出一种新的二值化算法,该算法能够保证二维条码对实时性和效果的要求.以Data Matrix二维条码为例,首先根据Kittler算法找到图像发生光照不均的区域,然后改进Bernsen算法的处理过程、调整参数、削弱原算法的伪影问题,并用改进后的算法处理图像光照不均的部分.实验结果表明该算法具有良好的稳定性和自适应性,可以明显提高二维条码的二值化效果和识别率.     

模拟退火算法在视频序列图像二值化阈值选取中的应用

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题,现有的方法主要是利用Otsu算法对分割阈值从0—255的所有灰度值依次遍历,没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个阈值选取算法,该算法在保存上一帧阈值的基础上,运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索。优化了搜索策略,提高了运行效率。实验表明,该算法提高了阈值选取的效率。     

基于网络并行的图像二值化算法研究

将图像的二值化算法用于网络并行环境中,首先说明了二值化算法,其次分别采用静态负载平衡策略和动态负载平衡策略来设计图像的二值化算法,进行算法分析、算法优化,最后在由4台计算机构成的局域网的网络并行环境下进行测试,效果非常好。     

基于贝叶斯算法的二值化算法

针对在图像二值化过程中动态选取阈值难的问题,在分析了全局阈值法和局部阈值法各自优缺点的基础上,提出了一种基于贝叶斯算法的全局阈值法和局部阈值法相结合的二值化方法。经实验证明,该方法既能够有效地消除光照不均匀对图像的影响,较好地保留目标图像的细节,又能够有效地消除伪影,提高处理速度。     

图像的二值化处理

在某些情况下，整体阈值选取方法（即根据整幅图像确定一个阈值)不宜采用，而应代之以局部阈值选取方法，本文采取局部区域自动阈值选择的方法，解决了显微细胞图像分割困难的问题。     

不均匀光照下车牌图像二值化研究

不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的一个难题,汽车牌照自动识别系统工作在复杂的光照环境下,经常会出现车牌光照不均的现象,给图像二值化带来困难.为此,提出一种解决办法,首先使用同态滤波去掉车牌图像的不均匀光照的影响,然后使用改进的Bernsen算法对车牌图像进行二值化.实验表明,使用该算法能有效地克服不均匀光照的影响,二值化效果良好,车牌识别率得到显著的提高.     

基于空间分布的最大类间方差牌照图像二值化算法

车辆牌照识别VLPR(Vehicle License Plate Recognition)是智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)的重要部分,有着巨大的社会和经济效益。车辆牌照图像二值化方法的研究是VLPR中的关键技术,通常都采用经典的Bernsen算法和Otsu算法．但由于光照不均、摄像机畸变、曝光不足、动态范围太窄和车辆牌照被污染等原因,车辆牌照图像的质量往往不佳,常存在严重伪影和字符边缘模糊,极大地影响了牌照图像二值化效果,Bernsen算法和Otsu算法也不能很好地克服上述问题。为此,提出了一种新的牌照图像二值化算法CASDA(Cluster Algorithm Based on Spatial Distribution Analysis),把牌照图像空间分布特性与最大类间方差的统计特性有机结合,大大加快了最大类间方差模式分类速度．与Bernsen、Otsu、LEVBB等算法比较,CASDA具有速度快,能消除不均匀光照引起的伪影,极少出现笔划断裂等优点,二值化效果好．     

激光光斑图像增强与二值化

提出了一种基于数字图像二阶方向导数的激光光斑图像增强方法，通过局部光环方向角及二阶方向导数的计算来对光环进行检测，并进行二值化处理．在像素亮度二阶方向导数计算的近似上使用了小平面模型，并对邻域的大小做了定性的描述，以提高近似精度．最后用实际激光光斑图像对提出的方法进行验证表明：无论精度和稳定性都达到设计要求．     

一种改进的车牌图像二值化及定位算法

就车牌图像中的光照和污损的复杂特征，对车牌预处理、边缘提取及二值化和车牌定位进行了一系列分析研究。通过设计一种边缘提取与二值化结合的预处理算法，利用提出改进的增加三角点的角点定位算法，设定优先级的四角点、三角点和对角点方法对车牌进行定位。经改进后的算法，能有效对车牌鉴别算法对搜索到的车牌区域进行鉴别，从而提高了车牌定位的准确率和速度。     

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。     

Research and Implementation of Algorithm for Image Enhancement and Unwrapped Distortion Correction for SLVF Panoramic Night Vision Image

Abstract： Based on digital signal processor（DSP） and field programmable gate array（FPGA） techniques, the architecture of super large view field（SLVF） panoramic night vision image processing hardware platform was established. The panoramic unwrapping and correcting algorithm, up to a full 360°, based on coordinate rotation digital computer （CORDIC） and night vision image enhancement algorithm, based on histogram equalization theory and edge detection theory, was presented in this paper, with the purpose of processing night vision dynamic panoramic annular image. The annular image can be unwrapped and corrected to conventional rectangular panorama by the panoramic image processing algorithm, which uses the pipelined CORDIC configuration to realize a trigonometric function generator with high speed and high precision. Histogram equalization algorithm can perfectly enhance the contrast of the night vision image. Edge detection algorithm can be propitious to find and detect small dim dynamic targets in night vision circumstances. After abundant experiment, the al- gorithm for panoramic image processing and night vision image enhancement is successfully implemented in FPGA and DSP. The panoramic night vision image system is a compact device, with no external rotating parts. And the system can reliably and dynamically detect 360＊ SLVF panoramic night vision image.     

基于Retinex理论的红外图像的边缘增强算法

提出一种基于颜色恒常性与Retinex理论的红外图像边缘增强方法.首先把SC3000型红外热像仪采集到的红外图像进行R、G、B分量分解,然后对分解后的三幅图像用SSR算法进行处理,最后将处理后的三幅图像按R、G、B顺序依次写入一个24位的彩色图像中输出,得到的即是增强后的红外图像.实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像边缘的同时,还防止局部区域出现过增强现象,保证局部细节也较为清晰.     

基于非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法

本文提出一种结合DCT变换和非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法。算法根据非下采样contourlet变换后不同子带的特点对低频子带和高频子带采用不同的增强方法进行处理;为了修复增强过程中产生的颜色偏移,对增强后的图像进行了颜色修复;最后通过简单锐化即可达到很好的效果。由实验结果可知,算法提高了图像整体对比度的同时保留了完整的边缘细节信息和色彩保真度,从视觉效果和性能指标上来看都优于curvelet变换的方法和DCT变换的方法。     

一种改进的全局Retinex监控视频图像增强方法

考虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似,合理运用帧间信息,构建了一种改进的Retinex图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波,滤波结果取模极小提取各帧背景信息,通过融合多帧图像背景,获取该时刻上视频图像的准确背景,使用该背景进行Retinex算法增强。实验结果表明,算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富,获得了更舒适的视觉效果。     

基于NSCT变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度低的问题,探讨一种基于正态分布特性和NSCT变换相结合的夜间红外图像增强算法。充分利用了高频子带的系数标准差、系数均值和每个子带系数最大值的构造自适应阈值,保护图像的边缘细节,抑制图像噪声;提出一种新的弱边缘系数增益函数,有效地提升了图像的弱边缘信息。低频系数采用了基于正态分布特性的对比度拉伸增强算法。     

数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出了一种局部分数阶微分增强图像算法。首先根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。     

彩色图像增强的几种方法研究比较

彩色网像中包含有丰富的细节信息,为了获得清晰的彩色图像,保护原有的彩色信息,消除亮度不够对彩色图像像质的影响,笔者在研究彩色图像增强原理的基础上,根据彩色图像的不同模型,对比了3种不同的彩色图像增强方法,并给出了实验结果。研究结果表明,应用增强彩色图像中的亮度信息的方法,既得到了清晰的彩色图像,又保护了原有的彩色信息,而且图像像质还强于Photoshop软件处理的效果。实验结果为彩色图像增强方法的选择提供了指导和参考依据。     

一种基于指纹线方向的指纹图像增强算法

该文介绍了一种基于指纹线方向的指纹图像增强算法.该算法将局部指纹线方向这一指纹图像特有的特征应用于指纹图像增强中,而不是单纯地使用普通数字图像处理方法来进行指纹图像增强.实验结果显示,该算法不但使指纹图像变得更清晰,而且很好地保留了各指纹特征点,并且还能对断裂的指纹线做适当的修补.     

基于WLS的Retinex单幅夜间彩色图像增强方法

为了提高夜间可视效果,针对单幅夜间彩色图像,作者提出一种基于加权最小二乘(WLS)的Retinex增强算法.首先构造优化的颜色恢复函数,然后在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,根据夜间图像的亮度与梯度特性构建WLS框架对图像照度分量进行估计,获得仅包含物体本身特性的反射分量图像,通过颜色恢复函数与Gamma校正等操作进行颜色恢复与补偿,实现夜间彩色图像增强.实验结果表明:该算法增强效果显著,与其他算法相比,具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和较好保留边缘细节信息等能力.