红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散正交小波变换和非线性增益的图像对比度增强方法。对图像进行离散正交小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强。实验结果表明,论文提出的方法在有效地增强图像对比度的同时,又能很好地抑制图像中的白噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

平稳小波域红外图像增强的反正切变换法

针对红外图像噪声大、对比度低等特点,提出一种平稳小波域的红外图像增强方法。综合运用信息熵、信噪比和图像的标准差构造增强后图像的评价函数。结合红外图像的特点,利用反正切变换设计一种简单有效的非线性变换函数用于在平稳小波域内增强红外图像的对比度。该算法用差分演化算法结合构造的评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,所提出的算法在有效增强红外图像对比度的同时又对噪声有较强的鲁棒性。所提出的算法综合性能优于两种传统的同类方法。     

基于小波域反正切变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大的特点,利用由信息熵、信噪比和图像标准差构成的评价函数,提出一种平稳小波域的红外图像增强算法。以反正切变换为基础,设计在平稳小波域内增强红外图像对比度的非线性变换函数,并利用差分演化算法与评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,与传统的小波域增强算法相比,该算法在有效增强红外图像对比度的同时,对噪声具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的红外图像去噪方法

提出一种基于小波变换的红外图像去噪方法。该方法针对红外图像的噪声分布特性,对红外图像中的乘性噪声进行对数变换,使乘性噪声变为加性噪声,并对变换后红外图像的小波变换系数进行阈值处理实现图像去噪。实验结果表明:此方法比传统的小波变换方法对噪声有更好的抑制作用。     

树状小波局部对比度与图像融合及性能评估

针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。     

一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。     

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。     

基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代 Curvelet 变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的 Curvelet 变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

用小波变换实现红外图像的边缘提取方法研究

红外图像的边缘提取是其判读和识别的重要技术基础。红外图像背景复杂、噪声较为严重。针对这一特点，本文利用小波变换易于消除噪声、运算方便的特点。提出了一种基于小波变换的红外图像边缘提取算法。首先利用小波算法对红外图像进行滤噪，然后利用高斯函数作为平滑函数对图像进行水丑和垂直方向的小波变换。提取红外图像边缘特征。文后给出了仿真实例，证明了该算法的科学性和可靠性。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。     

一种X射线图像增强新方法

针对X射线图像对比度不高,图像偏暗,边缘模糊,噪声大的问题,提出了一种小波变换和模糊理论相结合的图像增强新方法.首先,将射线图像进行小波分解获得低频子带和高频子带,然后,对含有图像基本面貌特征和主要能量信息的低频子带采用广义模糊算子进行处理,能较好地提升图像对比度和局部亮度,对含有噪声和细节信息的高频子带利用软阈值去噪方法进行去噪处理,同时定义了一种新的增强算子,在去噪的同时进行细节增强,最后,对处理后的图像进行小波重构.实验结果表明:该方法可以有效去除图像噪声,提升图像对比度和清晰度,视觉效果良好.     

电机故障检测的小波分析红外图像增强

针对红外成像电力机车电机检测技术中图像特征不明显,故障点获取困难等问题,提出基于小波分析的红外图像增强算法。采用对图像边缘高频图像信号进行提取,舍去其他高频信号,并对低频分量进行直方图均衡化处理,以此来重新构建红外图像,达到对红外图像去噪、边缘以及故障点增强的作用。通过实验证明,该方法能有效去除图像高频噪声,保留红外图像的边缘特征,对红外图像故障检测提供有效信息。     

车载红外夜视图像的小波-遗传图像增强算法

针对传统红外图像增强算法在视觉效果上不够理想的问题,提出了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法,并将该方法与传统的直方图均衡化法和多尺度Retinex算法进行了对比。在红外夜视图像增强效果方面,该方法具有改善图像亮度均匀性、避免图像过分增强和抑制噪声的特点。实验表明,所提出的小波-遗传图像增强算法在车载红外夜视图像增强方面的处理效果较好。