一种混合的遥感图像增强方法

根据遥感图像细节信息丰富,信息量大,目标和背景区分度小等特点,针对目前的遥感图像增强方法无法满足在去噪的同时增强图像对比度、细节和边缘的现象,提出了一种混合的遥感图像增强方法。首先将遥感图像做直方图均衡化,从全局增强图像的对比度,然后对遥感图像做NSCT变换,将其分解为一个低频子带和多个高频子带,对高频部分进行自适应阈值去噪和模糊对比度增强处理,为了防止过增强,对低频部分不做处理。最后对逆变换回空间域的图像用拉普拉斯滤波器增强图像的边缘。实验结果表明本文方法对遥感图像增强效果显著。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法北大核心CSCD

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节丢失等缺陷,提出了低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法。用基于改进引导滤波的Retinex将红外图像分解为低频和高频图像。为了充分利用像素级的动态空间,对低频图像进行均匀重分布,以提升图像的亮度和清晰度;用提出的方向梯度算子对高频图像进行边缘提取,再对高频图像进行边缘增强,进一步提升图像的对比度。将经增强处理的低频和高频图像作Retinex反变换,得到增强效果的红外图像。实验结果显示,相对于部分现有方法,本文方法的增强图像的信息熵和Brenner指数更高,而NIQE指数更小,因此本文方法能更有效地提升红外图像的对比度,在增强图像纹理细节的同时更好地保持图像的自然度。     

基于小波变换的CR图像增强

数字X光影像仪（CR）图像对比度低、细节不清晰,要对其进行增强处理方能满足临床诊断的需要,而目前通用的CR图像增强算法对比度和噪声增强过度、丢失细节,为此提出了基于小波变换的CR图像增强法。该算法将CR图像进行小波变换分解,针对各子图像的特征,对高频细节部分采用非线性函数进行对比度增强,提高细节清晰度;对低频平滑部分采用反锐化掩模（UM）的方法对图像进行增强,以保证CR图像整体增强效果,最后进行小波变换得到增强后的CR图像。实验证明,该算法处理后的CR图像细节丰富,细节方差（DV）比通用增强算法提高了将近3倍,而且信噪比高,细节方差和背景方差（BV）之比（DV/BV）约为其他算法的3．5倍,具有良好的视觉效果。     

基于Laplacian塔式分解的自适应图像模糊增强

为解决部分数字图像对比度偏低、细节模糊等问题,提出了一种非线性拉伸与模糊增强相结合的自适应图像增强算法。使用Laplacian塔式分解对图像进行分解,高频子带系数采用贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数进行处理,以增强后高频子带系数信息熵为目标,自适应选取控制增益曲线形状参数和控制增益强度参数;低频子带系数采用模糊增强算法进行处理,对隶属度函数和模糊增强算子进行改进,并提出了一种模糊增强算子中阈值参数的自适应选取算法。实验结果表明,该算法能有效提高图像对比度和清晰度,突显图像细节信息,且实现了增强参数的自适应选择,更有利于图像的检测与识别。     

基于改进的同态滤波与SMQT相结合的磁瓦表面缺陷图像增强算法研究

针对磁瓦表面缺陷图像整体光照不均匀、对比度 较低、纹理细节信息不清晰等问题, 提出了一种改进的同态滤波与连续均值量化变换(successive mean quantization transform,SMQT)相结合的磁瓦表面缺陷图像增强算法。首先,使用改进的巴特沃斯传递 函数替换传统同态滤波中的传递函数,使其将图像分解成高频图像和低频图像;然后,使用 SMQT算法非线性拉伸高频图像的灰度范围使其扩展到整个灰度级区域,从而达到对高频图 像进行增强的目的;最后,将低频图像与处理后的高频图像进行融合得到增强图像。实验结 果证明,所提算法有效改善了磁瓦表面缺陷图像的光照不均匀、提高了图像的对比度、增强 了图像的纹理细节信息,使得图像的缺陷部分和细节部分更加清晰可见。     

基于小波变换与模糊理论的医学超声图像增强与去噪方法研究

医学超声图像的增强与去噪一直是医学图像处理的重要课题,针对传统超声图像增强处理算法的不足,本文提出一种基于小波分析理论和模糊理论的超声图像增强与去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声转换成加性噪声;然后再对超声图像进行多尺度小波变换,得到图像的高频和低频小波系数;再对低频系数进行模糊域增强,对高频系数进行小波软阈值去噪;最后通过小波重构得到增强后的图像。实验证明,该算法能有效增强超声图像的视觉效果,去除噪声,具有一定的应用价值和意义。     

基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高 通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法。首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分 量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像。 实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意。     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,对通常的红外图像增强算法进行了比较分析,提出了一种基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波并结合直方图均衡化的红外图像增强算法.首先,利用Buterworth高通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后使用高频强调滤波对高频部分进行强调处理,最后,对图像直方图进行均衡化处理,得到增强后的图像.实验结果表明,图像经过处理后突出了细节信息,改善了整体视觉效果,得到的结果令人满意.     

基于信息量制约的遥感图像融合算法

为了改善遥感图像的融合质量,制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像。利用亮度－色调－饱和度(IHS)变换从多光谱(MS)图像中获取亮度(I)分量。基于非下采样剪切波变换(NSST),获取I分量与全色(PAN)图像完成分解,得到I分量与PAN图像的高低频系数。最后,利用低频系数的均值以及区域能量信息,建立信息量制约法则,分析不同低频系数对融合系数的影响程度,设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合。采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合。通过NSST逆变换对计算融合后的高低频系数,输出新的亮度分量,将其与原始的色调(H)、饱和度(S)分量组合,通过IHS逆变换,获取融合结果。实验数据显示,相对已有的融合算法,所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富,且光谱扭曲度更小。     

聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强北大核心CSCD

交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。     

基于Shearlet变换的遥感图像增强

遥感图像具有整体亮度偏暗、对比度较低和目标与 背景区分不明显的特点,遥感图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等起 着积极的作用,图像的多尺度系统已经成功应用在图像处理中。经典的多尺度系统曲波(Cur verlet)变换、 轮廓波(Contourlet)变换无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet变换是目前多 尺度领域 内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。本文提出一种基于Sh earlet变换的遥感图像增强 算法,首先将遥感图像进行Shearlet分解,然后对Shearlet变换产生的低频系数进行模糊对 比增强,对各尺度各 方向的高频系数进行模糊增强。实验结果表明,本文算法增强的结果,在主观上能获得很好 的视觉效果,客观指标中图像熵和均值有了大幅度的提升。     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

小波变换在遥感图像云雾处理中的应用

分析受云雾影响的遥感图像频率分布的特征，云雾处于相对低频、景物处于相对高频。根据小波变换多分辨率特点．图像经多层小波分解，得到的低层细节系数代表图像的相对高频部分，高层细节系数代表图像的相对低频部分。提出通过增大图像的高频细节系数，减小低频细节系数，保持最低层近似系数，达到去云雾目的。利用视觉评价、均值、标准差、熵、平均梯度等方法评价实验结果，表明算法的有效性。     

基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法北大核心CSCD

针对异源遥感影像成像模式、时相、分辨率等不同导致的图像匹配困难问题,提出了一种基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法。构建了跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),设计SmoothL损失函数对网络进行优化,提高遥感图像特征提取精度,并基于图像特征迁移结果,建立三元组距离排序损失函数(trioplet margin ranking loss,TMRL)降低遥感图像的误匹配点数,实现异源遥感图像的准确匹配。实验结果表明,本文方法将异源遥感图像匹配平均准确率提升了33.51%,与CMM-Net(cross modlity matching net)方法相比,具有更好的遥感图像匹配效果。此外,本文方法不需要目标域图像的标注信息,匹配时间缩短了0.073s,能快速准确实现异源遥感图像匹配。     

基于似圆阴影的光学遥感图像油罐检测

针对光学遥感图像中受阴影干扰的油罐目标识别率低的问题,该文提出一种将改进的视觉显著模型与似圆阴影区域特征检测相结合的由粗到精的油罐目标检测方法。首先建立改进的视觉显著模型,将油罐从复杂背景中粗分离。然后对分离结果中由油罐产生的似圆阴影区域进行精检测,得到疑似油罐目标。再去除阴影,获得油罐目标的初步检测结果。最后基于图搜索策略及先验知识,确定油罐目标并定位油库区域。实验结果表明,该方法对检测光学遥感图像中存在似圆阴影的油罐目标具有较高的鲁棒性和准确率。同时,在不同环境的光学遥感图像中使用该方法可快速准确地定位油库区域。     

基于改进点扩散函数的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像空间域重建质量, 采用改进凸集投影(POCS)算法的点扩散函数, 提出了一种改进的POCS超分辨率重建算法。首先给出POCS算法基本原理以及具体实现步骤, 在此基础上对算法做出改进, 即对待重建的高分辨初始帧进行边缘检测, 对检测到的边缘像素点应用改进的点扩散函数(PSF), 使边缘处像素点对应的PSF水平方向与垂直方向系数依据边缘斜率变化而设置不同的权重; 最后分别采用两组数据集对改进POCS算法的有效性进行验证。结果表明, 该改进的POCS算法有效地提高了图像重建的效果, 两组实验平均绝对误差效果分别提升了0.79%和0.26%, 达到了提高图像重建质量的目的。该算法具有较好的实际应用价值。     

基于改进混合遗传的医学图像模糊增强研究*

针对现有医学图像中存在有采集后图像质量不高、图像过暗等现象,对遗传算法中的选择、交叉、变异特性进行研究,同时结合粒子群优化、禁忌搜索及模糊增强算法,提出一种基于改进混合遗传的医学图像模糊增强方法.该方法通过对传统遗传算法改进,将粒子群优化思想及粒子空间对称分布原理引入以改善遗传算法缺乏明确的目标指向性、“突变”性过高的现象,并且为有效降低粒子的同一位置二次搜索,在算法执行过程中加入了禁忌搜索算法.最后,通过与模糊增强算法相结合,并设置二维方向寻优,可自适应的同时寻找到两个模糊参数Fp、Fe最优值,完成医学图像的模糊增强.实验结果表明,改进后算法可有效改善过暗医学CT图像的质量,增强效果较好.