基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题，如增强噪声、丢失细节、对比度差等，提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后，得到不同尺度的小波系数，然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点，对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法，最后进行小波重构，即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。     

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.     

基于小波变换的图像增强新算法

传统的小波增强算法应用于光照不足或不均匀的图像时处理效果一般,针对该问题提出了基于小波变换的图像增强新算法。首先,对图像进行多级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,同时,对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后,利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换。实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法,同时对光照不足或不均匀的图像具有较好的处理效果。     

一种基于小波阈值的图像增强改进算法

提出一种基于平滑滤波的小波阈值图像增强算法,利用邻域平均和小波阈值相结合的方法对图像进行平滑滤波处理。实验结果表明,该方法有利于图像去噪处理,同时边缘信息也得到了较好的保留,使图像具有更好的视觉效果。     

基于小波对比度的图像增强算法

根据人眼视觉对局部对比度敏感的视觉特性,提出一种基于小波对比度的图像增强算法.首先,对图像进行小波变换,同时得到小波对比度;然后,根据小波对比度,采用非线性运算对小波系数进行调整以增强图像细节.最后,进行小波逆变换得到增强图像.实验结果表明,算法有效地突出图像细节,改善图像质量.     

基于软阈值的小波图像增强方法

针对传统图像增强中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节等,提出了一种基于软阈值的小波图像增强方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于软阈值滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果。     

基于小波变换的雾霾立体图像增强算法研究

针对立体图像在雾霾环境下的质量问题,运用小波变换的多尺度特征,提出了一种雾霾环境下的立体图像增强算法,主要用于中度污染情况下的雾霾立体图像,以提高图像资源的清晰程度。该算法将原始雾霾立体图像的深度信息与多尺度小波分解相结合,在不同尺度下分解得到的小波高频子图中设置人为操控因子,调控对比度增强的强度;锐化分解后的小波低频子图边缘来突出整体轮廓。实验从PSNR指标、视觉效果和DMOS主观评价值三个方面验证了算法的成效,该方法的增强性能均好于传统的边缘锐化和四层小波变换方法,具备很好的图像边缘增强能力,细节保护能力,且与传统小波变换有相同的算法时间复杂度。     

基于ADSP的小波图像增强算法实现

小波图像处理方法一般是用软件实现的,但用软件处理图像实时效果欠佳。介绍了小波图像增强算法,并在ADI公司Blackfin DSP系列产品之一的ADSP21535仿真器上进行实验。结果表明,用这一硬件处理能达到实时图像处理的要求,图像处理质量高。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于小波分析的图像增强处理

利用小波变换对图像进行降噪和增强处理,在MATLAB环境下,利用小波的自身特性,降低噪声对图像的影响,尽量保持图像本身的有用细节和边缘信息,保证图像的最佳效果。利用小波变换,采用不同的方法对图像进行仿真,通过对仿真结果进行比较,利用小波分析,图像在不同程度上得到优化,更能适应不同领域人们对图像信息的需求。     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强新算法

针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题,即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大,提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上,根据小波变换所提供的幅角,对小波系数进行自适应增强处理。实验结果表明,与传统算法相比,新算法使对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间的差别明显减小。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

一种基于领域阈值的小波图像去噪算法

为了去除图像中的噪声,文章利用图像分块的思想,结合阈值去噪法和最小均方误差估计(MMSE),给出了一种基于领域阈值的小波域图像去噪算法。该算法与经典的子带自适应阈值去噪法BayesShrink算法相比,本文算法在峰值信噪比和视觉效果上都好于BayesShrink算法。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

基于最大信息熵的小波包阈值去噪语音增强算法

去噪算法在语音增强中占有极为重要的地位.而传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成部分有用语音信号的损失.为了更好地对含噪语音信号进行去噪,选用小波包分析法进行语音分解,采用一种新的阈值函数,同时基于最大信息熵的原理确定了阈值和加权阈值函数中的权因子.仿真结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,保证重建信号质量.无论在听觉效...     

基于小波分析的图像子带增强算法研究

介绍了图像的小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于小波分析的图像子带增强算法,重点是小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究,并针对目标边缘突出,将其与传统图像增强方法进行了比较。实验表明,针对目标边缘突出,基于小波分析的图像子带增强算法优于传统的图像增强方法,在该算法中,小波基选取db1-db5较好,分解层次定为5层增强效果优。     

基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。     

一种基于模糊MSR的医学X光图像增强算法

由于医学X光图像中存在信噪比低、清晰度差、对比度低等缺点,而普通的图像增强算法很难在增强图像细节特征的同时对图像的背景噪声进行抑制。针对上述问题,将模糊多尺度Retinex算法引入医学图像处理的增强算法中：先计算图像中每个像素点的模糊度,再结合模糊度采用多尺度Retinex算法对图像进行增强。实验表明该算法比直方图均衡、同态滤波以及普通的多尺度Retinex算法增强图像的效果更明显,并能在增强图像的同时,有效抑制图像的背景噪声。