基于MATLAB环境下数字图像增强处理研究

讨论了直方图均匀化、图像变换增强、灰度变换增强、图像平滑处理、图像锐化处理等数字图像增强技术,给出了运用MATLAB的实现的标准的数字图像在各种处理前后的对照图像。     

数码特技专栏(10)数码照片的锐化(下)

上一期里讲了数码图像要锐化的原因、基本锐化方法和规则以及只锐化亮度信息的方法.这里再讲两种高级锐化方法.     

数码影像技术操作篇之六十一数码图像锐化方法(上)

数字图像的锐化,是摄影者必须要掌握的关键技术之一.锐化处理就是有效地提高图像细节的清晰度和质感,锐化处理的目的主要有二:其一,数码图像在进行了明暗调整、颜色校正等编辑后保存文件之前,通过锐化以恢复部分编辑过程中损失的细致纹理.其二,在拍摄过程中经常会因为快门速度较慢、持机手抖不稳、对焦不准确或者其他客观原因,造成最后成像不够清晰或者有些偏软、发虚,通过锐化以修复图像的轻微模糊虚化现象.     

RAW格式（3）（下）

3.细节选项细节选项里的锐化功能最好不要用,原因是图片锐化一施加以后就不能再去除,故一般都在全部处理步骤都完成后才进行。细节选项里缺省的锐化值是25,     

多尺度抗噪反锐化掩模的医学影像增强算法

针对线性反锐化掩模法对医学图像增强的不足,提出了一种基于多尺度抗噪反锐化掩模的医学影像增强算法(MSNR-UM)。该算法将原始图像分解为一个多分辨率金字塔,金字塔的每一级代表该尺度下的细节图像,利用非线性函数对各尺度下的细节图像进行增强,采用与分解过程相反的步骤将处理后的各尺度细节图像合成为增强图像。实验结果表明,在处理同一图像时,MSNR-UM法的背景噪声方差仅为线性UM法的28%。     

MATLAB图像工具箱的应用

本文主要讲述MATLAB图像工具箱运用实例：通过图像分割、调整、锐化等处理,对目标图像的进行清晰化处理。MATLAB 中的工具箱也有许多函数的灵活运用于图像处理技术,其工具箱具有很强的可靠性和开放性,同时可以把自己的经验代码加到工具箱中,改进各种函数功能,实现自己需要的各种功能。在图像技术处理中使用MATLAB 语言可以迅速实现图像处理,能较大提高图像处理效率,为现实应用提供了持续改进条件。     

利用VB编程实现PhotoShop滤镜效果的研究

VB图像是由像素点构成的二维平面,因此对图像的任何特效处理就是对图像的像素值的简单运算操作。使用VB编程语言实现的图像特效处理应用程序虽然比专业的图形处理软件要慢,但它演示图形处理的原理,可以作为定制应用程序的起点。主要讲述在图形处理的过程中,对于常见的图形的柔化、锐化、浮雕、雕刻、扩散、曝光、边沿探测特效等的处理方法。     

基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建

针对投影数据受噪声影响严重、被检测工件体积大获取投影数据不完全等导致重建质量差的问题,提出一种自适应反锐化掩模算法对某发动机模拟件投影数据均匀抽取60个角度投影进行预处理,根据其边缘信息设定阈值进行自适应去噪并对高频信息乘以自适应增益增强,采用TV最小化约束的代数重建(ART)算法重建.将改进算法与经典ART、经典反锐化掩模技术处理投影以及投影未处理的POCS-TVM算法进行对比分析,实验结果表明,该方法能够平滑噪声,提高对比度,进而提升不完全投影重建图像质量.重建同样大小的图像,相对于全角度投影迭代一次时间100 s, 60个角度投影迭代一次18.7 s,时间缩短近6倍,大量节省重建时间.     

基于高斯滤波的扫描图像去网

运用高斯滤波基本理论,通过对RGB图像进行分通道处理,即对R,G,B等3个通道分别进行高斯滤波处理,再经通道合并为彩色图像,并对经过处理后的彩色图像进行锐化处理。用本去网算法与扫描仪自带的去网算法进行了比较,在主观的基础上结合清晰度值,提出的去网算法所达到的效果更好。     

数码针孔摄影

数码单反相机为古老的针孔摄影术带来新的发挥空间。以前，针孔摄影利用相纸或胶片凝固影像，需要经过显影定影才能得到照片，后期处理麻烦，拍摄效率很低且影像也比较模糊，因此很少有人对此发生兴趣。而今，用数码单反相机进行针孔摄影不仅可以避免化学处理的烦恼，还可以利用计算机程序对影像进行锐化处理，摆脱了图像模糊的困扰且保留了超大景深的特点，因而很多摄影者又重新关注这一古老的摄影术。为了更好地诠释数码针孔摄影，本文先从基础概念阐述。     

改进反锐化掩模的自适应图像增强算法

图像增强是图像预处理过程中的一个重要环节,传统的线性反锐化掩模是一种常用的图像增强算法,但它在增强图像的同时会放大图像噪声或使边缘部分产生过冲现象,导致图像质量下降.针对这一问题,提出了一种改进反锐化掩模技术的自适应图像增强算法,该算法通过使用正弦函数来自适应地控制邻域内不同像素的权重,使图像平坦区域和边缘部分进行不同程度的增强.实验结果表明该算法对图像边缘细节的增强有了明显的提升,同时也在一定程度上减弱了噪声的放大和边缘过冲现象,改善了图像整体质量.     

数码影像的高品质锐化技巧

前面，我们谈到了数码影像USM锐化和智能锐化的方法。对数码影像进行锐化的目的是为了提高影像的清晰度，但凡事有利就有弊，进行锐化操作的同时，影像的细节、层次会受到一定的损害，可能产生噪点、伪色等魇像。     

数码照片的锐化（上）

数码照片需要锐化，这是一个数码摄影者刚入门就知道的事实，在网上搜索引擎内键入“数码照片的锐化”或“锐化”词组搜索，可以发现数万个相关的链接。有意思的是，越是高档的相机，用象RAW等越专业的格式拍摄，出来的照片就越柔和，更需要锐化。这是为什么呢？     

高阶技巧合集降噪锐化两不误

正在我们的帮助下,掌握Photoshop和Adobe Camera RaW中的各类锐化与降噪技巧。几乎任何一张照片的处理都离不开降噪与锐化两大操作,这一点想必大家都有所体会。尤其是本文所使用的范例图片,额外的锐化能给鸟类华丽的羽毛带来锦上添花的效果。如何将高明的锐化技巧运用于自己的修片流程,是本文的重点。在这个过程中,大家将会接触到Photoshop CC中得到大幅改善的锐化和图片放大功能。教程所介绍的不同技巧是为了帮助大家掌握它们的使用方式,更重要的是理解它们的应用场合,而不是依葫芦画瓢在每幅照     

高光谱数据融合研究

多传感器的遥感数据融合在城市规划、土地利用、矿产探测、军事侦察等领域有着非常广泛的应用前景。本文高光谱图像光谱分辨率高、空间分辨率低、多光谱图像空间分辨率高、光谱分辨率高的特点,阐述了其数据融合。特别介绍了CRISP锐化算法。     

基于小波变换与反锐化掩模的图像对比度增强

针对传统空间域图像对比度增强算法存在灰度级空间分配不合理和噪声敏感的问题,基于图像的局部细节信息分析,提出了一种新的基于小波变换和反锐化掩模(UM)的图像对比度增强算法.该算法以小波变换作为工具,运用反锐化掩模的思想,计算出代表局部细节信息且同时考虑了图像中的噪声信息的统计量,然后将这一新的统计量作为重新分配灰度级空间...     

基于自适应增益系数的两级反锐化掩模法

传统的反锐化掩模法(Unsharp Masking Algorithm, UMA)采用固定的增益系数,难以在抑制噪声放大和增强图像特征之间实现较好的平衡.因此,提出了一种基于自适应增益系数的两级UMA.首先,采用UMA重点增强图像的细节;然后,采用加权核范数最小化(Weighted Nuclear Norm Minimization, WNNM)算法去除噪声;最后,再次采用UMA重点增强图像的强边缘.其中,两次UMA均采用基于梯度模的增益函数,自适应地调整细节处和强边缘处的增益系数.实验结果表明,相比传统的UMA,所提方法在增强工业X射线图像重要结构特征的同时,可以有效抑制噪声放大和防止出现过冲现象.     

基于液晶光阀微分处理的实时联合变换相关器

提出了一种用液晶光阀实现对输入图像的微分预处理和对功率谱微分处理的实时联合变换相关器。两个液晶光阀均处于非线性变换态,分别在输入面和频谱面上实现对输入图像和联合功率谱的微分处理。微分功率谱经傅里叶透镜变换后得到相关输出。实验表明,该相关器采用全光方式不仅保证了实时性,而且锐化了相关峰;经该相关器微分后的图像,其相关性能明显优于常规联合变换相关器输出的结果。     

多级锐化的梳状抽取滤波器

针对传统的递归型级联积分-梳状抽取滤波器(CICDF)频响特性不理想、功耗较大、最大电路速率受限等问题,提出了一种多级锐化的梳状抽取滤波器(MSCDF)。该滤波器利用降序素数分解和部分多相分解相结合的方法将CICDF转化为多级多相结构以降低功耗和放宽对电路速率的限制,并从第二级开始逐级进行锐化处理从而使抽取器的频响得到改善。仿真结果表明,在抽取因子为非素数的情况下,MSCDF不仅能够有效地改善CICDF的通带衰减和混叠抑制性能,而且与频响相近的完全锐化抽取器(FSCDF)相比,功耗更小,最大电路速率更高。     

影像抓拍

Steve Sharpe 相机:尼康D70 镜头:70-300mm 来自Plymouth的Steve Sharpe,在Paignton动物园抓拍了一些猴子的镜头。它们静静地坐着,相互挠痒捉虱。对于能够传达这些动物真性情的照片,他个人表示十分喜欢。图像背景最后经Adobe Photoshop处理,做了一些锐化调整。