一种基于小波变换的数字图像自动聚焦算法

由傅立叶光学理论可知 ,图像高频能量值可以反映聚焦程度 .在传统图像灰度方差评价函数的基础上 ,利用小波多分辨率分析 ,提出了一种新的自动聚焦算法 .清晰度评价函数通过舍去图像低频概貌信号 ,突出了高频能量 ,具有更好的尖锐性 .并分析了分解层数对评价函数性能的影响 .通过改进的变步长爬山算法实验表明 ,该算法与传统灰度方差算法相比具有更好的聚焦精确度 .     

一种显微镜自动聚焦算法

传统的自动聚焦算法时间复杂度高,计算现在的高清图像速度慢,导致聚焦效率低下。针对这一问题提出了一种新的聚焦方法。该方法在分析灰度值与图像清晰度之间关系的基础上,提出了灰度非零值统计函数和低灰度值统计函数来评价聚焦清晰度,具有运算量小,评价准确的优点。然后采用两种评价函数结合的方式实现了一种变步爬山搜索策略。该策略在远焦点位置采用灰度零值比较评价函数和大步长快速粗略搜索焦点,在近焦点位置采用低灰度值统计函数和小补偿精细搜索焦点。实验表明,所提出的方法在聚焦效率和清晰度两个方面都优于目前的方法。     

自适应压缩双边滤波算法

为了提高压缩双边滤波算法的滤波效果,对其灰度方差参数值的设置加以改进,即使用自适应的参数值代替原有固定的参数值。对加噪图像进行小波分解,将分解得到的高频部分,分成相同大小的子图像,根据拉普拉斯快速估计算法估计各子块的噪声方差,并计算其平均值,然后利用灰度方差与噪声方差的线性关系计算灰度方差参数值。随机选取4幅灰度图像,添加噪声,测试改进算法。结果显示,改进后的算法比改进前的算法的图像的峰值信噪比更高,滤波效果更好。     

一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法

针对同一场景多传感器图像融合问题,提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融合新算法．首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解,由邻域平均能量与方差构造各点的能量方差决策值,基于决策值最大原则选择低频子带系数,从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细节;基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数,以保留更多的边缘．最后反变换得到融合图像．采用多聚焦图像及红外与可见光图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价．实验结果表明,该算法较好地融合了亮度及边缘细节,避免了引入人为噪声,得到了具有更好的视觉效果和量化指标的融合图像．     

融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究

利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该算法避免了传统的、基于单一指纹纹理特性的指纹图像分割算法的局限性,对不同质量指纹的具有较高的适应性。通过与灰度方差阈值算法及方向场算法的分割结果进行比较,验证了所述合成算法的独特优势。     

平移不变小波医学图像融合方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的基于平移不变小波变换的医学图像融合算法,采用灰度加权平均法进行低频部分融合;高频部分采用基于梯度能量的加权融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,文中方法融合效果更加理想,较多地继承了两幅源图像的重要信息,更好地描述了图像的细节部分,更具有实用性。     

图论在路面裂缝分割中的应用研究

针对图谱划分理论与路面裂缝的特点,提出了一种基于图论的路面裂缝分割方法,该方法将图像作为一个带权图进行分析．建立节点之间的位置距离和灰度差异的能量函数,函数的最小值作为路面裂缝检测的最优分组．通过实验与传统方法最大类间方差法、领域差异直方图法相比,此方法能较好的检测出大于1mm的路面裂缝．     

基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中的区域锐度值,利用该锐度值建立分割块判定函数,完成高频子带的融合。最后,采用非下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。结果表明,与已有图像融合算法相比,本文图像融合算法融合质量更好。     

机器视觉测量算子耦合显微图像内容的快速聚焦机制

针对显微聚焦速度慢、精度不够等难题,设计了机器视觉测量算子;根据显微图像内容,自动选择图像有效聚焦点,提出了二者相融合的快速自动聚焦算法.将最大灰度值像素作为有效聚焦点,并引入清晰度评价函数,嵌入爬山搜索法,快速锁定Z轴聚焦位置,解决显微聚焦速度慢、精度不够的问题.实验结果表明,相对于传统方法,文中算法具有更高的聚焦效率与精度.方案应用在快速自动聚焦上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法．这种算法是在计算原始图像互信息之后，引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准。与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符舍图像的特点。实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐。易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性。     

数字全息显微中的自动聚焦

为实现快速、准确的自动聚焦,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对显微数字全息自动聚焦所采用的数值重建算法、全息图零级谱滤除和聚焦评价函数等相关问题进行了研究。结果表明:菲涅耳变换重建算法完全可以用于数字全息自动聚焦中;全息图零级谱的滤除使得基于菲涅耳变换算法的自动聚焦过程无法实现;灰度方差函数、傅里叶频谱加权对数函数和标准偏差相关函数可以有效地用于显微数字全息数中的自动聚焦,其中傅里叶频谱对数函数计算时间最短,是首选的聚焦评价函数;利用再现像光场中部分区域作为聚焦判断依据,可以大大缩短自动聚焦时间。     

一种基于图像处理的二次聚焦算法

如何快速、准确地实现聚焦一直是自动聚焦技术的主要研究内容,其中关键问题是选取正确的评价函数。传统聚焦评价函数在应用于深度离焦情况时存在一些诸如聚焦失败、有效聚焦区域内精度不够等问题。针对这些问题,为了提高自动聚焦的稳定性、快速性、准确性,阐述了一种在现有聚焦算法的基础上改进的基于图像处理的二次聚焦的算法。第一次聚焦选取中心范围内部分区域的图像数据,采用改进的自动阈值方差函数算法来完成快速聚焦。第二次聚焦选取包含第一部分的倒T字形区域图像数据,采用Robert梯度-阈值形式进行精确聚焦。验证结果表明,改进的二次自动聚焦算法在稳定性、速度和精确度方面都有较好的效果,特别是在深度离焦时聚焦效果最为显著。     

基于数字图像边缘信息的自动对焦算法研究

基于数字图像的自动对焦算法有广泛的应用。提出了一种新的自动对焦算法，该算法通过一最小各向同性小波滤波器在对焦图像序列进行滤波，得到了一边缘特征图像序列，再以能量目标函数为准则，从这些边缘特征图像序列中，选出最佳对焦图像，从而确定精确对焦的位置。实验证明了该算法效果好于方差函数对焦算法。     

非降采样Contourlet域方向区域多聚焦图像融合算法

提出了一种基于方向区域特性的非降采样Contourlet域多聚焦图像融合算法。算法将图像进行非降采样Contourlet变换为不同方向的高低频子带,低频子带和高频子带中分别采用方向区域的方差匹配度和能量作为融合规则,其中方向区域与当前子带分解方向保持一致,最后,通过反变换得到融合图像。实验结果表明,本文提出的方向区域方法能够更好地体现二维图像中的曲线或直线状边缘特征。将现有的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于非降采样Contourlet变换的方向区域特性的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种新的图像清晰度评价函数

准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数，提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数，建立了评价函数的数学模型，并给出了实验分析和结果。与以往常用的评价函数相比，具有更高的可靠性和聚焦灵敏度。     

改进型小波能量法的图像融合评价

针对小波变换的特点，对传统的小波能量法进行改进实现了对融合结果由粗到细地分析，评价融合算法的优劣，通过各层的小波能量分布可以进一步选择小波融合的分解层数，预测融合结果。选取常见的小波函数——Haar小波作为图像融合的小波基函数，在点对点的融合策略下进行图像的融合实验，并利用改进后的小波能量法WE2对融合结果进行评价     

基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于广义模糊算子的射线检测焊接图像增强

针对射线检测焊接图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度同时较好保持边缘的问题,在分析传统模糊增强算法的基础上,引入广义模糊集合的概念．利用广义模糊变换范围大的特点,将图像映射到广义模糊空间,选用分段正弦函数作为模糊隶属度,提出一种适用于射线检测焊接图像的广义模糊增强算法．通过对焊缝图像进行广义模糊增强处理表明,该算法在增强对比度同时又可较好保持边缘．引入了模糊熵的方法来评价图像的增强效果,并对提出的正弦隶属度函数及广义模糊增强算子的特性进行了分析．     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法. 这种算法是在计算原始图像互信息之后， 引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准. 与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符合图像的特点. 实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐，易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性.