基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

局部熵驱动的模糊区域竞争图像分割

针对现有图像分割模型对光照敏感,提出一种新的基于区域的主动轮廓线模型。该模型能量泛函包含一个惩罚区域弧长的几何正则项和一个区域数据拟合项,特别的是数据拟合项采用局部熵来区分不同的区域。首先,根据图像像素空间排列之间的相关性,采用一个滑动窗函数提取图像局部熵特征,将图像从灰度空间转化到相应局部熵特征空间;然后,在局部熵空间计算最大后验分割概率得出两相区域竞争模型,为了能够快速求解该模型,采用隶属度函数替换特征函数得到了凸的模糊区域竞争模型。最后,采用快速的Chambolle对偶方法得到全局最小解。实验结果表明,该算法可以得到令人满意的分割效果且收敛速度快和对光照稳定。     

基于自动分析直方图灰度分布的数字图像阈值比算法

1.引言图像处理的一个重要分支是图像分析,而灰度阈值法是最重要的图像分割技术之一。一般图像由具有不同灰度级的多个区域(景物)组成,在图像的灰度分布直方图上具有多个峰,可以选择峰之间的谷值将某一景物与其他景物和背景分割出来。这个谷值就是阈值。最简单的方法是通过观察灰度直方图,手工设定一个阈值T,凡是f(x,y)<=T的点(x,y)均认为是目     

一种结合灰度和边缘信息的局部特征描述算法

针对单一特征引导图像匹配的准确度有限,提出了一种同时使用灰度和边缘信息的特征描述子。该描述子将图像的几何特征与灰度信息结合起来,首先计算每个特征点的灰度对比直方图,然后引入边缘属性以增强边缘的匹配。实验结果表明,该算法由于同时采用灰度信息与边缘信息引导图像匹配,其匹配效果好于单独使用灰度或边缘的图像匹配算法,在一定程度上降低了误匹配率,同时满足旋转和光照不变性,对图像灰度变化和噪声不敏感,具有良好的匹配性能。     

基于局部特征分析的LDCT增强算法

针对CT影像灰度动态范围宽、对比度差的问题,提出一种基于局部特征分析的低剂量CT(Low-dose Computed Tomography,LDCT)影像增强算法.算法通过对影像全局和局部统计特征的分析,构造非线性变换函数,实现对活动子块所对应区域的局部动态范围拉伸.选用两组不同采集协议CT影像进行的对比实验表明,算法实现简捷,可有效增强影像中的细部解剖结构,并可较好地抑制LDCT影像中的线性伪影.算法已被用于肺癌计算机辅助诊断系统的预处理过程.     

基于直方图的图像模糊增强算法

对经典的模糊增强算法进行了分析,在此基础上,结合直方图数据,提出改进的模糊增强算法,使得在不影响图像处理质量的前提下,提高了算法处理的速度。     

自适应模糊边缘减宽增强算法

针对形态边缘减宽增强算法的不足,提出了一种自适应模糊边缘减宽增强算法。它对非边缘区采用局部均值滤波来抑制噪声;对于边缘区域,根据梯度方向及当前点在斜坡边缘的位置,自适应的采用边缘方向均值、边缘梯度方向的高灰度均值和低灰度均值来代替当前像素灰度值,从而缩短斜坡边缘的宽度来达到增强图像边缘的目的。采用模糊策略决策,推理合成得到增强结果,在增强的同时,抑制噪声。实验结果表明,该算法能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

基于模糊数学的数字图像模糊度

图像的品质评定是图像处理领域的一项重要课题，难以对其给出客观的评价，文中引进模糊数学中的三角模算子与非模糊基数学模拟，定主了数字图像模糊度，理论与实现表明，该定义比模糊指数更符合人眼的视觉特征，并可用于评价图像器质，图像模糊度能够明显提高图像处理系统的效率。     

局部模糊检测优化算法

目前基于特征的局部模糊检测算法为了优化特征响应需要在多尺度下重复计算局部模糊特征,且邻接关系复杂,导致计算量大,时间效率低.针对上述时间问题,本文提出一种利用单层垂直上下文的局部模糊检测优化算法.首先提取图像块重尾分布、峰度、功率谱、线性滤波等模糊特征,然后使用贝叶斯法学习模型,计算后验概率作为初步估计模糊响应,最后本文提出将邻近像素点的模糊响应信息作为上下文更新像素点自身响应信息,增加上下文支撑域的尺寸以更充分的考虑周围信息,使用一个相互垂直的一维上下文以减小计算量,从而构造新的能量函数进行全局优化,通过最小化能量函数得到最终的模糊响应.实验表明,本文算法能有效检测图像的局部模糊,并提高检测的时间效率.     

自适应图像模糊增强快速算法

Pal-King算法的隶属度函数复杂,图像增强速度慢,且渡越点难以设置。针对上述问题,提出一种自适应图像模糊增强快速算法。采用新的隶属度函数使模糊增强函数的增强幅度更大、速度更快,通过改进OTSU算法的自适应阈值计算公式,使渡越点的设置更合理。实验结果表明,与Pal-King算法相比,改进算法具有更快的增强速度和更好的增强效果。     

基于双直方图均衡的自适应图像增强算法

基于双直方图均衡算法,提出一种自适应图像增强算法。该算法综合考虑图像的熵及输入输出图像的亮度均值差,自适应地选择合适的阈值将图像分割成2个子图进行双直方图均衡和灰度均匀化处理,使得输出图像的亮度均值和原图接近的同时输出图像的熵尽可能大,并避免了过增强现象的出现。实验结果证明,该处理方法能取得较好的增强效果。     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

基于局部熵和渐变因子的自适应图像拼接

针对传统淡入淡出渐变因子图像拼接方法对重叠区域含有几何错位或复杂内容实现无缝拼接时所存在的局限性,论文提出了一种基于渐变因子的自适应图像拼接算法。首先依据图像邻域方差对噪声和模糊度的分布估计来构造融合加权因子;然后根据拼接图像在同一坐标系下的几何错位来确定正态渐变加权因子;其次基于融合加权和正态渐变加权因子构造空域自适应渐变因子,实现图像的自然过渡和无缝拼接。最后,对两种算法进行了比较试验研究。     

基于像素领域信息的自适应图像增强算法

针对图像增强后视觉效果较差和细节信息不明显的问题,提出一种新的图像增强算法。计算图像中各像素数据模型与均匀分布模型之间的相对熵,设定阈值,基于邻域信息对相对熵大于阈值的像素进行自适应对比度增强,其余像素采用平台限制的双直方图均衡算法进行增强。实验结果表明,与HE算法、BHEPL算法和PLIP_BHE算法相比,经过该算法增强后的图像具有更好的视觉效果和更明显的细节信息。     

基于NSCT的遥感图像模糊增强算法

针对传统小波变换增强方法无法调整图像亮度的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像模糊增强算法。对遥感图像进行NSCT变换,得到图像的高通子带和低通子带,在高通子带设置阈值,对大于阈值的高通子带系数进行线性增强,小于阈值的系数置为0,对低通子带进行模糊对比增强。实验结果表明,该算法能获得较好的图像平均值和熵值,视觉效果较优。     

基于二维模糊熵和遗传算法的图像阈值分割

针对目标和背景两类图像分割,考虑二维灰度直方图,采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数,建立了对应的二维图像模糊熵,分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化,根据最大模糊熵准则,确定目标和背景的最佳分割阈值。实验结果表明,基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度,且对噪声具有一定的抑制能力。     

基于IC卡的图像模糊增强算法的研究

一、前言随着社会信息化的发展IC卡作为信息的载体而得到广泛的应用,它不仅能装载文字信息,而且能装载图像数据,由于IC卡存储空间的限制,所存图像应当得到大的压缩,同时其质量也要高,因此对于质量不高的图像应当进行处理。图像处理是提高图像质量、视觉效果的一种有效手段,根据不同的使用目的可以对图像进行不同的处理,如图像的压缩、恢复、增强、边界提取等等。实现图像处理的方法可分为经典和现代两大类,而模糊集理论由于能有效地分析人类系统的各种行为,因而成为一种现代分析图像的有效工具。模糊理论处理图像的基本思想是将一定大小的图像表示为同等大小的模糊矩阵,矩阵中的每个元素为像素灰度的一种分布,应用一定的算法求解该分布,然后对该分布进行某种变换或反变换实现对图像的某种处理。     

基于局部熵的小波变换图像融合算法

研究基于小波变换的图像融合算法。首先对待融合图像进行小波多尺度分解,得到小波的分解系数,对高频分量和低频分量系数采取不同的融合规则。低频部分系数融合采用简单加权平均法,高频部分系数融合采用基于邻域熵值的方法。对融合后系数进行逆小波变换得到重构图像,融合后图像清晰、对比度好。与最大绝对值法、领域方差法作比较。最后通过熵、标准差、平均梯度值等参数对融合后的图像进行定量分析。实验数据表明提出的方法是切实可行的。     

基于改进Canny算法的局部自适应图像去噪

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,通过计算每个像素的含噪程度,使Canny算法具有自适应性.分析了Bayes原理及其不足,采用局部自适应阈值法.图像经边缘检测后,分为边缘与非边缘区域.对非边缘以平稳小波变换为基础,为每个小波系数选取合适的领域窗口,计算局部Bayes阈值,再通过软化处理收缩系数,对边缘...