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。     

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。     

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.     

基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法。首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果。     

一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法

提出了一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法。该新算法采用两个非线性自适应规则分别增强低频和高频的小波系数,并且在增强图像信号的同时抑制、减小其中的噪声。实验结果表明新算法增强后的图像具有很好的对比度,且结果图像中的噪声要比其他基于小波变换的自适应增强算法得到的增强后的图像中的噪声要少很多。     

一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法*

提出了一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法。该新算法采用两个非线性自适应规则分别增强低频和高频的小波系数,并且在增强图像信号的同时抑制、减小其中的噪声。实验结果表明新算法增强后的图像具有很好的对比度,且结果图像中的噪声要比其他基于小波变换的自适应增强算法得到的增强后的图像中的噪声要少很多。     

基于小波多尺度的图像增强新算法

传统图像增强算法在增强对比度的同时,也很大地提升图像噪声,需要对图像进行降噪处理。小波增强方法兼顾图像信号的空域和频域特性,但没有充分考虑到视觉的非线性特性。针对现有图像增强技术的这一缺陷,在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度的特性,提出了一种基于小波多尺度的图像增强新算法,利用不同尺度上的小波系数间的相关性和小波分析的时频局部化特性来有效区分噪声和图像信息,有效改善了图像增强过程中的噪声放大问题。     

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。     

基于最大互信息的红外与可见光图像配准

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题。该文针对红外与可见光两种不同波段图像的配准技术进行了研究,分析了两者配准的特点,并提出了基于最大互信息的配准算法。算法利用Sobel算子对图像进行边缘增强,完成图像的预处理,然后基于仿射变换建立图像变换模型,并按照最大相关原则确定最佳配准参数,从而实现红外与可见光图像的配准。实验结果表明,该方法可以实现红外和可见光图像的配准。     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。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，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

基于改进蛙跳算法的图像对比度增强方法

为改善图像对比度,提出了一种基于改进蛙跳算法的图像对比度增强新方法。该方法利用分段线性变换增强图像的原理,对蛙跳算法进行深入分析并进行改进后,将改进蛙跳算法与二维Otsu法相结合,利用蛙群的并行搜索机制自动选取图像的双阈值,然后再以图像的对比度作为改进蛙跳算法的适应度函数,自适应地搜索分段线性变换的斜率,并以之增强图像。实验结果表明,该方法有效改善原图像的对比度,且优于直方图均衡化法及基于基本蛙跳算法和人工鱼群算法的增强方法。     

基于相似度测量和模糊熵的矿井图像增强方法

为了提高煤矿井下图像的视觉效果,提出一种改进的基于相似度测量的增强算法和模糊熵理论相结合的方法.根据煤矿井下图像的特点,引入模糊熵,建立基于模糊熵测度的判别准则,尽量去除噪声干扰.改进隶属度函数的计算方法,充分提取图像中的分形维特征信息.通过改进对比度变换因子的计算方法,进一步增强图像局部对比度.实验结果表明,处理后的图像不会出现增强过度现象,具有较好地噪声抑制、明暗对比和保持图像细节,是一种有效地矿井图像增强方法.     

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。     

Adaptive typhoon cloud image enhancement using genetic algorithm and non-linear gain operation in undecimated wavelet domain

By combining discrete undecimated wavelet transform (UWT) with genetic algorithm (GA) an efficient enhancement algorithm for typhoon cloud image is proposed. Having implemented UWT to a typhoon cloud mage, noise in a typhoon cloud image is reduced by modifying the undecimated wavelet coefficients by combining with generalization cross validation at fine resolution levels. GA and non-linear gain operation are used to modify the undecimated wavelet coefficients at coarse resolution levels in order to extrude the details of a typhoon cloud image. Experimental results show that the proposed algorithm can efficiently reduce the additive gauss white noise in a typhoon cloud image while well extruding the detail. In order to accurately assess an enhanced typhoon cloud image’s quality, an overall score index is proposed based on information entropy, contrast measure and peak signal-noise ratio. Finally, comparisons between the proposed algorithm and five other similar methods, are carried out.     

自适应双向保带宽对数变换及低照度图像增强

目的 在低照度环境下,由于受图像采集设备的限制,导致获取到的图像往往亮度低、对比度差。针对这一问题,提出一种自适应双向保带宽对数变换的增强算法。方法 首先通过标准化变换将低照度图像处理成标准化图像,然后根据标准化图像的平均亮度进行自适应双向保带宽对数变换,最后对图像取整输出,从而得到增强后的图像。结果 实验选用LIVE database release2标准库中29幅高质量图像作为参考图像,然后经Photoshop CS5统一处理成低照度图像,使用本文算法对其增强,并与直方图均衡化（HE）、多尺度Retinex增强（MSR）、自然保持的增强算法（NPEA）的结果进行比较。本文算法增强后的图像其整体对比度和亮度在主观上都有较大提高,增强效果优于其他3种方法;同时,本文算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）客观指标平均值分别为22.75和0.86,明显高于其他3种算法。另外,在算法运行效率方面,本文算法平均运行时间也较短,约为74 ms。结论 本文算法增强后的图像更自然、更符合人眼视觉特性,且算法简单易于实现,运行效率高。该算法广泛适用于背光或光照不均的低照度环境下的图像增强。     

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。     

结合第二代Bandelet变换分块的字典学习图像去噪算法

针对以往稀疏编码在图像去噪过程中存在的噪声残留和缺乏对图像的边缘与细节的本质特征的保护等问题,提出了一种结合第二代Bandelet变换分块的字典学习图像去噪算法,其更好地利用了图像的几何特性进行去噪。首先,通过第二代Bandelet变换可以灵活地根据图像几何流的正则性特征并能够自适应地获得图像的最稀疏表示来准确估计图像信息,并能自适应地选择最优的几何方向;然后,根据K-奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法来训练学习字典;最后,通过四叉树分割对噪声图像进行自适应分块,从而去除噪声并保护图像的边缘与细节。实验结果表明,相比于其他学习字典,所提算法能更有效地保留图像的边缘特征与图像的精细结构。