一种新的NSCT域图像增强算法

针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理,以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性;采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理,在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明:该算法能够有效提升图像对比度和清晰度,增强图像细节信息,有效改善视觉效果。     

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。     

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.     

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。     

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。     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

基于多尺度域和能量特征分析的航空图像增强

为了有效地解决航空图像在雾霾等恶劣天气下存在边缘和细节丢失、对比度低的问题,提出了一种结合非下采样Contourlet域和能量特征的引导滤波航空图像增强算法。该算法首先将低质的航空图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),得到一个低频子带和多个高频子带;之后对低频子带线性拉伸以提高对比度,高频部分先采用基于能量特征改进的自适应Bayes阈值进行噪声抑制,再进行引导滤波增强,以提升和优化边缘信息的保持能力;最后将图像进行NSCT反变换,得到最终的增强效果图。大量实验结果表明,该算法能较好地增强图像边缘细节信息,明显提升图像的整体观感,并具有一定的抗噪能力。     

一种新颖的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象,提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法。对不同尺度的小波系数进行锐化增强时,首先根据该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性利用模糊规则自适应计算非线性细节增益系数。然后把增益系数与细节小波系数相乘,小波重建后得到增强图像。实验结果表明,提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。     

基于复数小波变换增强带噪图像的空间自适应方法

针对目前的多尺度增强方法一般很难实现抑制噪声和凸显细节间有效均衡的问题,提出一种基于复数小波变换增强图像方法,充分利用复数小波兼具平移不变性和方向选择性的优势,首先通过相邻两层小波系数的相关性来有效区分噪声和图像边缘．并根据各层小波系数的分布设置局部阈值抑制噪声;在此基础上,自适应地选取增强函数来增强较弱的细节并保护原图像中的清晰边缘不产生失真．实验结果表明,运用该算法增强带噪图像可以在较好地抑制噪声的同时,显著地放大细节特征．     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。     

基于NSCT和改进模糊的遥感图像增强方法

为了解决遥感图像处理过程中噪声放大和图像失真现象,提出了一种结合NSCT和改进模糊对比度的图像增强方法。通过NSCT变换把图像分解成低频子带和若干个高频子带;对低频子带进行线性增强,并利用改进的阈值函数对高频子带进行去噪;随后采用改进的模糊对比度来调整NSCT反变换的系数,以提高图像的整体对比度。实验结果表明,提出的算法的客观指标明显优于其他对比算法,并且视觉效果也得到很大改善。     

基于Tetrolet变换与PCNN的图像增强

针对传统图像增强方法易损失边缘对比度以及抗噪性不强的缺点提出了一种基于Tetrolet变换与PCNN结合的图像增强方法。对待增强图像分别进行Tetrolet变换,得到不同尺度的高通和低通子带系数,并将分解后的高通子带系数进行软阈值处理;把经处理后的各尺度高通子带轮廓图像序列作为PCNN神经网络增强算子的外部输入,进而得到增强后的高通子带系数;通过Tetrolet反变换获得增强后的结果图像。数值实验结果表明,该增强算法不但能够有效抑制噪声,而且能够很好地增强图像边缘轮廓的清晰度。     

Image fuzzy enhancement algorithm based on contourlet transform domain

In order to solve the problems of low contrast, global darkness and noise amplification in some hyperspectral and remote-sensing images, a new image fuzzy enhancement method based on contourlet transform (CT) domain is proposed. The algorithm includes the following four steps. Firstly, the cyclic translation method is used to suppress the pseudo-Gibbs phenomenon caused by the lack of translation invariance of the CT. Secondly, a nonlinear gain function is designed to enhance and suppress the high-frequency coefficients adaptively. Meanwhile, the multi-scale Retinex with mixed gray function is used to process the low-frequency sub-band coefficients. Then, the inverse translation and linear averaging and the inverse CT are performed on the enhanced coefficients, and finally the improved fuzzy contrast is used to enhance the texture and edge of the image globally. The experimental results show that the proposed method can make the image texture details more prominent, and enhance the overall visual effect of the images. Furthermore, the absolute mean difference and PSNR of images are also greatly improved .

     

基于模糊聚类的小波域数字图像水印算法*

结合人眼视觉系统的感知特性与图像的局部相关特性,提出了一种基于模糊聚类的小波域数字图像水印嵌入方案.该方案首先对原始载体图像实施小波变换;然后结合视觉感知特性,在小波域内进行模糊C-均值(FCM)聚类分析,自适应确定出数字水印的嵌入位置与嵌入强度;最后利用图像自身的局部相关性,通过修改小波系数值,将数字水印嵌入到宿主图像内.该方案在提取数字水印信息时,不需要原始载体图像.实验结果表明,该自适应小波域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性.     

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.     

一种基于局部方差的雾天图像增强方法

提出了一种基于图像局部方差的保持灰度级和亮度的雾天图像增强算法。即在对图像作局部处理的基础上，利用局部方差可以较好的体现图像细节信息的特性，通过计算并比较图像局部标准方差的大小来判断局部图像的增强程度，然后以灰度均值为基准进行局部灰度拉伸。该算法可以有效增强和保留图像细节，克服了传统直方图均衡化处理所造成的灰度级损失的缺点，保持了原图的灰度级和平均亮度，较好的抑制了噪声，图像视觉效果明显改善，因此特别适合于深度信息多变且对比度较低的雾天图像。实验结果表明该算法可以有效的增强雾天图像。     

基于PCNN图像因子分解的X线医学图像增强

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法。利用一种改进的PCNN图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的 一系列图像因子。分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根据图像因子的局部对比度是否达到由人眼视觉特性得到的对比度阈值进行自适应调节增益矩阵,对每层 图像因子增强后重构即可得到增强图像。经过对不同X线医学图像进行实验仿真,并对比一些常用图像增强算法,取得了较好的增强效果。     

基于Retinex理论的小波域雾天图像增强方法

针对传统的雾天图像增强方法在增强图像的轮廓和细节的同时不能有效抑制图像噪声这一问题,在Retinex理论基础上,提出了小波域图像亮度与噪声双估计模型的图像增强方法,利用小波变换多分辨率的特点,对小波分解后的低频系数进行波动抑制,对高频系数通过多子带独立系数模型进行亮度估计,同时使用不同的软-硬估计法对图像的噪声进行抑制。实验证明该方法不但能有效地提取图像的亮度信息,而且进行图像增强的同时能有效地抑制图像的噪声,且对于不同的雾天环境也有良好的自适应性。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

红外图像的一种Type-II模糊增强算法

提出了一种基于Type-II模糊集的红外图像增强算法,该算法首先根据像素的邻域相关性对图像进行预处理,然后以Ostu分割阈值为基础,构造了红外图像的Type-II模糊特征平面;然后,采用不同的变换规则对图像进行模糊增强,并将结果进行融合;最后,通过Type reduction和去模糊化操作得到增强后的输出图像。对几幅典型的红外图像的增强实验表明,提出的方法能够有效地提高红外图像的对比度。