基于FPGA的图像增强以及滤波技术

本文就如何提高复杂背景条件下低信噪比的小目标检测的问题展开讨论，提出了用图像增强，数字滤波方法改善图像质量，提高信噪比，达到抑制背景噪声，增强小目标的目的，针对实时处理的要求，应用现场可编程门阵列（FPGA）构造高速图像处理器，完成红外跟踪图像预处理的实时计算。经现场调试，结果证明是可行的。     

一种基于小波系数加权平均的Retinex图像增强算法

在光照不足的情况下,由摄像机采集到的图像清晰度很低,难以辨别,一般利用Retinex理论方法对此类图像进行增强处理,但是Retinex方法有一定的缺陷,主要是Retinex增强后的图像饱和度过强.针对于这种饱和度过强的问题,采用小波对Retinex增强后的图像进行融合.结果表明该方法能够更有效的实现融合,尤其是信息熵可以增大10%左右,在理论和视觉上都能获得良好的效果,优于传统的SSR方法.     

一种基于图像融合的红外图像增强新方法

提出了一种红外图像增强的新方法，该方法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波，有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声，同时增强了目标和背景中的边缘成分．该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强，可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理．     

一种基于小波变换和直方图均衡的图像增强方法

提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法,该方法既能增强图像对比度,又能有效抑制噪声,突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差，灰度范围小，影像模糊，一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题，提出了基于小波变换的图像增强方法．实验证明：基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果，其增强后的图像质量明显优于一般常规方法．     

基于小波变换的图像增强方法研究

利用不上波变换后特有的图像数据结构，将小波分析与传统的增强方法遥机地结合起来，进行了图像增强方法的探讨和研究。实验结果表明，该方法对原图像中较模糊，对经度差的细节得到增强，纹理清晰、层次感强，其处理结果比传统的图像增强方法令人满意。     

一种多小波电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像系统的"软场"效应和病态问题对重建图像精度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,基于滤波LBP和神经网络RBF特性,提出了一种基于多小波变换的ECT图像融合方法.该方法首先对待融合图像进行多小波分解,再分别采用最大值法和区域梯度法融合规则对分解后图像低频部分和高频部分进行图像的融合,最后经过多小波重构得到最终融合图像.仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,减少了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法.     

基于多光谱图像融合技术的麦粒图像增强方法研究

部分麦粒在单一波段的光谱图像中,常规的形态学及纹理特征难以完全体现出来,这样对于后续的特征提取会造成信息的丢失,降低识别率,为此提出了一种基于多光谱图像融合技术的图像增强方法.首先,采集同一组麦粒的近红外、红色、绿色和全色图像,采用IR+R,IR-R,IR+G+R,IR/R,IR/G,G/R,r+ir,g+ir,g+r,ir-r,2g-r-ir,(IR-G)/(IR+G)等融合方式;然后将全色图像转换到HSI彩色空间,同时采用IR/I,R/H,G/S等7种融合方式对其处理;最后使用主成分分析,进行数据的分析.在试验中,进行了多种融合方式的对比研究,并与原始波段的光谱图像比较.结果表明,IR-R的融合方式效果最好.     

基于小波域边缘检测的图像增强方法

提出了一种基于小波域边缘检测的图像增强方法,首先对图像高频部分进行边缘检测,然后对边缘单独增强,再经过小波逆变换后得到增强的图像.实验仿真结果表明,该方法优于传统的图像增强方法,不但使图像中较模糊的、对比度差的细节得到增强,而且减少了噪声的影响.     

基于IHS变换、小波变换与高通滤波 的遥感影像融合

基于IHS变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合方法。利用IHS变换法来增强结果影像的空间细节表现能力；利用小波变换法来保留多光谱影像的光谱特性；在使用小波变换法的同时，利用高通滤波法对小波变换的低频部分进行融合，以便尽量多保留全色影像的细节信息，避免融合后的影像出现细节模糊。新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息，而且增强了结果影像的空间细节表现能力，提高了结果影像的信息量与清晰度。     

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强。同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强。首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式。引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著。     

基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

Multi-Focus Image Fusion Based on Wavelet Transformation

In the fusion of image, how to measure the local character and clarity is called activity measurement. According to the problem, the traditional measurement is decided only by the high-frequency detail coefficients, which will make the energy expression insufficient to reflect the local clarity. Therefore, in this paper, a novel construction method for activity measurement is proposed. Firstly, it uses the wavelet decomposition for the fusion resource image, and then utilizes the high and low frequency wavelet coefficients synthetically. Meantime, it takes the normalized variance as the weight of high-frequency energy. Secondly, it calculates the measurement by the weighted energy, which can be used to measure the local character. Finally, the fusion coefficients can be got. In order to illustrate the superiority of this new method, three kinds of assessing indicators are provided. The experiment results show that, comparing with the traditional methods, this new method weakens the fuzzy and promotes the indicator value. Therefore, it has much more advantages for practical application.     

基于Haar小波变换的图像融合方法

为了有效的提高多个传感器的图像融合精度,该文提出了基于Haar小波变换的图像融合方法,首先分析了小波变换中不同频率分量对图像融合精度的影响,然后详细探讨了高频分量系数的确定方法。选取信息熵作为图像融合算法性能的评价指标,通过仿真实验定量分析了高频分量系数对图像融合精度的影响,实验结果表明高频分量系数并非越大越好,应根据融合后的图像信息熵确定高频分量系数。     

基于区域特征的小波变换图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像，以改善图像的视觉效果。笔者提出一种基于小波变换的图像融合方法，其思想是先把待融合图像采用小波进行分解，然后在对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理，最后采用小波逆变换得到融合图像。该方法很好地区分了图像低频分量和高频分量对融合的不同影响，实验表明取得了较好的融合效果。     

基于多尺度二维小波变换的静脉图像融合

静脉可见光图像血管细节较丰富,但血管轮廓模糊;静脉红外图像血管轮廓明显,但细节欠缺。针对单一静脉图像存在的不足,提出了一种基于多尺度二维小波变换的静脉图像融合方法,通过实验证实融合后的静脉图像保留了源图像更多的信息,静脉血管细节丰富、轮廓清晰、视觉效果良好,为临床静脉穿刺提供辅助作用,具有很好的临床应用价值。     

基于小波变换和时域融合的图像去噪方法

噪声对后续图像处理的质量有严重影响，经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节。文中分析了信号与噪声在小波域的系数之间的关系。信号系数幅值较大．数量较少，而噪声系数幅值较小．数量较多；此外，利用从同源的多幅图像中抽取的信息能够比任何单一图像所提供信息更为准确可靠的时域融合技术，提出了一种基于小波变换和时域融合的去除噪声方法。实验证明这种方法能有效去除图像噪声，最大限度地保存图像细节。