一种广义直方图及其在彩色图像增强中的应用

提出了一种广义直方图的构造方法并将其用于彩色图像均衡化增强。针对传统直方图均衡化方法实现彩色图像增强并不具有普适性的不足,将传统灰度图像直方图定义进行修改并得到一种广义灰度图像直方图,将其用于彩色图像在HSV空间实现均衡化增强。实验结果表明,所建议的广义直方图均衡化彩色图像增强方法是有效的,且比传统直方图均衡化方法能取得更好的增强效果。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于分段直方图均衡化技术的图像增强

分析了传统灰度图像直方图均衡化算法存在的优缺点,提出了基于分段直方图均衡化技术的图像增强算法。该算法基于图像的特点,利用K均值聚类算法将图像分成几个灰度区间,然后再分别进行均衡化。实验结果表明,该算法对灰度呈现两端分布且低灰度区域有较多像素点分布的图像有较好的增强效果。     

基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强

医学图像信息存在着复杂性,在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不确定性。利用粗糙集理论进行图像增强,子图的划分是关键。属性直方图是对直方图概念的推广,是一种由先验知识约束的直方图,将它用于子图划分。在此基础上本文提出了一种基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强方法。利用属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值,根据灰度阈值利用不可分辨关系,将图像划分为背景子图、目标子图和噪声子图,对噪声点用中值滤波进行滤除,去噪后的背景子图和目标子图进行增强变换,合并得到增强图像。以胸部CT图像中的肺组织为目标区域,进行大量的实验,结果表明该方法明显增强了图像且不损害图像的边缘。     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。     

基于直方图均衡化的彩色图像增强

现实生活中经常遇到所照图片清晰度不好,亮度不够,能辨率低,这样就需要将图像进行处理以得到清晰度和亮度更好的图像。文章首先介绍彩色图像和图像增强的定义与方法,以及彩色图像转换为灰度图像的方法,然后对直方图均衡化作出解释,最后通过实验先将彩色图像转换为HSI图像,并对HSI图像中的I分量的灰度图像进行直方图均衡化的处理,再将经过处理后的HSI图像还原成彩色图像,即可得到增强的彩色图像效果图。实现了通过直方图均衡化的处理得到彩色图像的增强。     

切割刀具图像边缘破损检测方法仿真

采用目前方法对切割刀具边缘进行破损检测时,没有对刀具图像进行增强处理,导致方法存在图像对比度低、适用性能差和检测精度低的问题.提出基于直方图均衡化的切割刀具边缘破损检测方法,利用天然橡胶刀具图像的灰度中值,在分割直方图等面积原则的基础上进行灰度直方图分割处理,均衡化处理分割处理后的各子灰度直方图,完成天然橡胶刀具图像的...     

一种煤矿井下监控视频图像预处理方法

针对煤矿井下照度低、粉尘大、强光干扰多而导致监控视频图像模糊、容易出现目标检测失误等问题,提出了一种煤矿井下监控视频图像预处理方法。引入直方图均衡化算法将灰度值从集中在某段灰度级区域的非均匀分布状态变换为均匀分布状态,扩展像素灰度值的动态范围;采用多特征判断法即通过灰度阈值、差分阈值、尺寸阈值3个方面判断检测到的目标是否为光斑。实验结果表明,该方法能有效增强图像对比度,改善图像质量,识别并滤除光斑,从而提高目标检测的有效性。     

实时图像增强算法改进及FPGA实现

针对复杂背景的多目标图像,提出了一种基于直方图的实时自适应图像增强方法.该方法根据自适应直方图窗口选择高低阈值,通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡进行图像增强.利用该算法增强图像视频时,采用FPGA,通过并行处理结构及流水线技术,可实时处理每秒50帧780×582×12bits的可见光图像.在处理视频的过程中,由前一帧图像的直方图信息,来增强后一帧图像.理论分析和实验结果均表明,该算法克服了直方图均衡及平台直方图均衡增强图像引起的灰度断层现象,有效地增强了图像的对比度,提高了图像质量.     

基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等...     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

视频监控系统中运动目标的实时检测

实现鲁棒且实时的目标分割是视频监控系统的关键。针对照明条件连续变化的监控环境中背景图像像素灰度不断变化的情况,提出一种能自适应光线变化的背景更新算法,利用帧间差分和背景差分共同确定运动目标。实验结果证明该算法运算量小、鲁棒性好,适用于室内或室外的监控设备。     

视频序列中运动目标检测算法

提出一种结合区域级和像素级背景差分法的目标检测算法,可以有效解决视频序列中噪声分布不均问题。利用一种基于熵能的局部自适应阈值划分出前景和背景,在此基础上对前景和背景邻接区域像素点进行检测,并提出一种自适应光线变化的背景更新算法。实验结果表明,该算法比传统单阈值背景差分法抗噪能力更强,检测目标轮廓更加完整,能够准确检测出运动目标。     

用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

一种新的图像阈值分割算法

提出了一种基于区域灰度均值-梯度共生矩阵模型和二维Renyi熵原理的阈值分割方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维Renyi熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值.二维Renyi熵比其它二维熵多了一个参数,此参数使得二维Renyi熵能处理更多类型的图像.将上述方法进行仿真实验,并且仿真其它二维熵方法,仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更有效更一般化.     

公路车流量视频检测方法

针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的二值图像阴影区域向车辆区域方向进行像素值比较,从而检测并去除阴影;最后,通过设定两排检测窗口进行车流量计数。实验结果表明,该方法受背景和车辆阴影等影响较小,在不同气候环境下具有较高的车流量检测准确率。