基于Sobel算子的自适应图像缩放算法

为了提高图像的缩放质量,提出一种自适应图像缩放算法。当原图像像素点处于边缘区域时,沿Sobel算子确定的边缘方向进行自适应插值,当原图像像素点处于非边缘区域时,采用双线性插值法进行插值。实验结果表明,Sobel算子可有效获得图像边缘特性,该算法能通过较低的运算复杂度获得较好的图像缩放质量。     

基于Sobel算子的图像边缘检测实验分析

本文首先介绍了数字图像处理传统边缘检测算子,然后详细描述了其中具有代表性的Sobel边缘检测算法的原理,并从模板遵循的原则和数学原理两个方面分析了Sobel算子的模板权值取定。实验结果表明,Sobel算子模板的关键权值取2时,边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度。     

基于Sobel算子的人脸分割算法

本文提出了一种基于Sobel算子的人脸分割方法，该方法主要包括边缘提取，细化，对称性分析和人脸分割等几个主要步骤，试验结果表明该方法对于灰度图像是很有效的。     

基于改进Sobel算子的文物图像检索

基于内容的图像检索克服了基于文本的图像检索方法无法利用图像中听包含的丰富的视觉特征的问题,更符合人类认识事物的习惯,成为了近些年来图像检索的热点。其中,纹理特征是图像中一个重要的视觉特性。实验结合文物图像特点,首先将彩色文物图像转化为灰度图像,然后用Canny算子检测出图像边缘,再用改进的Sobel算子模拟共生矩阵检测的4个方向的纹理矩阵,最终将其转换为直方图,从而提取到文物图像的纹理特征。实验表明,使用这种纹理特征进行文物图像检索可以取得很好的检索效果。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于Sobel算子的金相图边缘提取新算法

针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘不连续等不足,提出在传统Sobel算子模板基础上增加了45°和135°两个模板,提高了边缘定位的精度;采用局部梯度均值作为阈值对梯度图像进行局部梯度筛选,然后进行边缘提取及细化。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边缘连续性好、噪声少等优点,在金相图片处理中有一定的实用性。     

基于Sobel算子的小波去噪算法

文章在分析Sobel算子边缘锐化与小波边缘检测的基础上,提出了一种能保持图像边缘的去噪方法。对加噪图像进行平稳小波变换以后,在各尺度下利用Sobel算子对小波高频系数进行边缘锐化,采用局部模极大值进行边缘检测,对于非边缘小波系数采用小波阈值滤除。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘。     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于 Sobel 算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量.首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合.文中对低频系数采用基于 Sobel 算子的方法,有效保留边缘特征.对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征.为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整.与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好     

基于八方向Sobel算子的边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,提出一种基于八方向Sobel算子的边缘检测算法。采用0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5° 8个方向的模板进行检测,能较好地检测出不同方向的边缘。在检测过程中,考虑到邻域内像素到中心像素距离不同,对中心像素的贡献不同,算法 根据该像素到中心像素欧氏距离对邻域内像素进行加权,使得距中心像素越近,其权值越大。实验表明,算法检测出的图像边缘较为完整,轮廓线清晰且连续性较好。     

基于实时Retinex与双边滤波的图像增强算法

提出一种新的基于Retinex理论的图像增强算法。这个新算法将双边滤波作为一个去噪环节加入传统的Retinex算法,在实验中有效地抑制了传统Retinex算法中没有解决的噪声问题,从而大大改善了图像增强的处理效果。具体来说,双边滤波器实现简单,并且它的非迭代性和保边性能够在迅速有效去噪的同时保持图像的边界不被模糊减弱。一般被用来去噪的平滑滤波器都容易使物体的边界模糊,与它们相比,用双边滤波器进行去噪不仅较好地平衡了平滑去噪与避免过度模糊的关系,也在处理时间和处理效果上找到了平衡点。同时,实验证实传统Retinex处理后放大的噪声主要来自原图的较暗区域,这使得我们可以在仅处理较暗区域的情况下得到满意的结果。另一方面,通过传统Retinex对原图中光照成分的估计,也使较暗区域能够比较方便地被识别出来。只对较暗区域进行局部处理的做法不仅可以避免在噪声较低的区域造成过度平滑,也能够节省大量的处理时间从而提高处理速度。     

改进零参考深度曲线低照度图像增强算法

在低照度条件下拍摄的图像具有对比度低,亮度低,细节缺失等质量缺陷,给图像处理带来困难。提出一种改进零参考深度曲线低照度图像增强算法,通过在空间一致性损失函数中引入与卷积核大小相关参数,统一了不同尺寸图像的增强效果;将颜色不变损失、照明平滑损失函数与输入图像类型关联,使其增强效果的峰值信噪比提高17.75%,对比度提高26.75%;通过使用对称式卷积结构,解决原算法计算量大的问题;通过使用MobileNetV2轻量化网络对零参考深度网络(Zero-DCE)进行了优化,减少网络模型计算复杂度的同时保证模型较好的增强效果。     

基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法

为了提高红外图像的全局与局部对比度,并有效抑制背景噪声,提出基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法。引入边缘保持平滑滤波,将低质量红外图像分解为一个低频分量和一个高频分量序列;基于模糊统计理论,利用红外图像的强度等级的不确定性,形成平滑直方图,确定出局部最大值,利用优化的平台直方图对低频分量完成增强;根据高频分量的标准差,将其高频分量分类为强边缘、中边缘与弱边缘系数,再设计三个不同的增强方法,对这三类系数进行差异增强,从而得到增强的高频分量序列;将增强的低频分量与一系列的高频分量完成组合,形成增强图像;引入非局部均值滤波,对增强图像实施降噪处理。测试结果表明:与当前低质量红外图像增强方案相比,该方法拥有更高的增强视觉质量,更好地兼顾全局与局部对比度,消除过渡增强、伪影与噪声,且输出图像具有更大的熵值与标准偏差值,分别保持在6.8、5.3以上。     

基于改进同态滤波的低对比度图像增强

针对传统同态滤波算法计算量大、参数设置困难、实验难度大等问题,提出一种改进同态滤波和对比度约束自适应直方图均衡相结合的低对比度图像增强算法。对原始图像进行均衡,保留图像的细节,增强图像的对比度;通过对同态滤波算法进行改进,进一步提高预处理图像的对比度。改进同态滤波算法利用滤波器特性对滤波函数进行简化,不但保证了原始算法的效果,而且在很大程度上减少了计算。结果表明,该算法是可控的,效果明显,细节更加完整。     

基于方向滤波的超声图像边缘增强

由于斑点噪声的存在,传统的边缘增强算子常常会强化超声图像的斑点噪声,降低对比分辨率。针对这种情况,提出基于方向滤波的超声图像边缘增强算法。算法首先进行斑点去噪,然后基于纹理分析进行图像分割,判定图像的强边缘、弱边缘及反射伪影,最后以方向滤波为基础,计算强边缘和弱边缘的局部方向,设计方向滤波器,根据图像的方向自适应选择滤波器进行滤波,增强图像边缘。实验结果表明,原超声医学图像得到有效增强,边缘细节得以保留。该算法能有效地提取需边缘增强区域,获得满意的组织边缘增强效果,同时图像的反射伪影部分保持不变。     

基于Hessian算子的多尺度视网膜血管增强滤波方法

提出一种基于Hessian矩阵的多尺度视网膜血管集成增强滤波算法。将Hessian矩阵的特征值和特征向量应用于血管特征的响应函数及形态学和非线性各向异性扩散处理的各个环节,选择合理的尺度空间范围及尺度空间增量和调节因子进而达到平滑非线状区域和锐化增强血管区域的效果。与其他血管增强方法相比,该方法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。     

基于改进ILAE算法的图像局部自适应增强研究

一些应用需要增强一幅图像的局部信息,而不改变图像的其它部分。为此,提出了图像局部自适应增强算法。采用改进的ILAE算法,根据局部统计信息找出一幅图像中所要增强的像素点,仅对这些像素点进行图像增强,然后利用自适应中值滤波方法对增强后的图像进行去噪。实验结果表明,经算法处理后的图像,不仅局部信息得到了增强而且还能取得很好的视觉效果。     

基于小波变换的图像增强算法研究

针对图像对比度低、成像质量差的问题,提出一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于图像对比度增强.首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理.实验结果证明,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留,由此认为小波变换对改善图像的质量是有效的.     

基于快速行进算法的深度图像增强算法

由于Kinect设备采集的深度图像存在空洞,传统的算法无法对空洞进行有效地填充,针对这一问题研究了一种基于快速行进FMM(Fast Marching Method)的深度图像增强算法。该算法首先将彩色图像作为输入,计算各像素与邻域像素的多尺度结构相似性MSSIM(Multiple-Scale Structural Similarity);然后利用MSSIM构造扩散函数,通过改进的FMM算法,估计深度图像空洞区域像素的深度信息;最后为了突出深度图像中物体边缘信息,采用改进的引导滤波算法对修复后的深度图像进行增强,使得修复的深度图像具有保持边缘的特性。实验结果表明,该算法可以准确地填补深度图像的空洞,并且能够有效地保持物体边缘细节,解决了Kinect设备采集中存在深度图像空洞问题,并能促进三维重建技术的研究及应用。     

基于小波变换和Teager能量算子指纹图像增强

指纹增强是指纹自动识别系统中比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精确度.二维Teager滤波器是一种非线性边缘提取滤波器,其特性近似于Mean-Weighted高通滤波器,即兼有局域平均和高通滤波的特性,因而可均衡去除噪声和增强图像边缘.将一种改进的Teager能量算子用于小波分解后低频域的纹理滤波部分,并对高频域进行阈值量化去噪,最后重构子图像.实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到改善.