基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强。同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强。首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式。引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著。     

指针式仪表图像高斯同态滤波增强算法研究

分析了指针式仪表图像的特征,探讨了指针式仪表图像高斯同态滤波增强算法.介绍了同态滤波的基本原理,利用高斯同态滤波算法对指针式仪表图像进行预处理,以增强图像的对比度,并提出了滤波器参数的选取方法.最后对增强后的图像进行最大类间方差二值化,为仪表图像的后续处理和后续识别工作奠定了基础.     

CT图像增强算法

采用同态滤波,以及基于图像平均能量梯度对比度限制自适应直方图均衡化和中值滤波对CT图像进行增强处理.将该算法应用在几类典型的CT图像上,并进行了有效性分析.     

小波分析用于织物疵点检测的图像增强研究

对采用小波分析去除噪声来进行疵点图像的增强以用于织物疵点自动检测进行了探索。借助MATLAB小波分析工具箱,研究了小波分析在对疵点图像进行去噪等图像增强方面的实际应用,并对全局阈值降噪和分层阈值降噪两种方法做了比较。实验结果表明,小波变换可以较容易地分离出噪声或其他不需要的信息;小波分析用于疵点识别的图像增强,能有效地消除噪声,去除织物纹理的影响,分层阈值法在此应用上更优于全局阈值法。     

基于同态滤波的彩色图像增强

给出一种基于同态滤波的彩色图像增强算法。引入新的传递函数,改进同态滤波算法,用以增强低照度彩色图像的RGB各分量;将RGB图像转换到HSV彩色空间,保持色度和饱和度不变,利用对比度受限自适应直方图均衡法对亮度分量进行变换和分段线性拉伸;将HSV图像还原为RGB图像,得到增强图像。仿真结果显示,所给算法在提升图像亮度的同时,能够增强图像细节。     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题,提出了基于小波变换的图像增强方法.实验证明:基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果,其增强后的图像质量明显优于一般常规方法.     

基于改进的EfficientDet的布匹疵点识别

为了准确而高效地识别出布匹各种疵点的种类，采用改进的EfficientDet算法进行布匹疵点识别。首先采取改进的Ostu阈值分割算法进行特征边缘的检测，采用非极大值抑制方法对边缘进行筛选，确定候选区域；然后采用筛选器对候选区域的疵点进行识别和分类，其中筛选器采用改进的EfficientDet算法。改进的EfficientDet算法与其他优秀的目标检测算法以及原算法进行了比较。结果表明，改进的Ostu分割算法相较于传统算法不仅可以在更多的布匹图像中更准确地识别疵点区域，而且抑制了假边缘现象；该模型规模是几种算法中最小的，识别准确率达到94%，高于目前最优算法4个百分点。     

炭素材料X射线图像的小波融合增强方法研究

针对炭素材料 X 射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法。该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像。实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意。     

融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究

针对雾天时图像退化严重,对比度低的问题,提出了一种改进算法。从时频分析的角度出发,将同态滤波算法中的傅立叶变换用快速小波变换代替,然后在变换域内用改进的滤波器对小波系数进行处理,从而达到增强雾天降质图像的目的。实验结果表明,改进算法能够有效校正雾天图像光照,保持图像原有信息不丢失,增强图像的对比度,使处理后的图像更具有可视性。     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差，灰度范围小，影像模糊，一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题，提出了基于小波变换的图像增强方法．实验证明：基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果，其增强后的图像质量明显优于一般常规方法．     

基于塔型结构和LIP模型的图像增强方法

为了提高医学灰度图像的整体对比度,通过融合金字塔结构和对数图像处理(Logarithm Image Processing,LIP)模型,给出一种图像增强算法。新算法引入图像金字塔结构,对灰度图像进行塔型分解,并采用梯度锐化和LIP模型对分解图像进行增强后,再实现图像重建,并逐层累加突出图像细节,以挖掘LIP模型的局部增强特性。仿真结果表明,新算法可改善灰度图像的纹理细节和对比度。     

基于小波域边缘检测的图像增强方法

提出了一种基于小波域边缘检测的图像增强方法,首先对图像高频部分进行边缘检测,然后对边缘单独增强,再经过小波逆变换后得到增强的图像.实验仿真结果表明,该方法优于传统的图像增强方法,不但使图像中较模糊的、对比度差的细节得到增强,而且减少了噪声的影响.     

基于S曲线多尺度Retinex红外图像增强算法

针对受环境影响造成红外图像热成像对比度不足的问题,应用多尺度Retinex增强算法,对低能见度的红外图像进行图像增强,并在此基础上提出了一种改进的基于S曲线多尺度Retinex红外图像增强算法,该S曲线函数具有定义域与值域区间一致、拐点非对称的特点.实验结果表明:利用改进后的算法,对红外图像进行图像增强,在目标图像增强...     

基于边缘信息融合的水下焊缝图像增强算法

提出了一种基于水下环境的焊缝图像增强算法。采用高斯滤波器分离水下焊缝图像的高频分量,通过改进局部对比度增强算法(ILCE)对其进行处理,以增强图像的边缘信息;利用自适应系数设置的Gamma变换改善原始图像亮度信息,同时结合CLAHE算法以提升图像对比度;最后,将处理后的两幅图像进行融合,以得到最终的增强图像。利用本文算法及其他经典算法,针对典型的水下焊缝图像进行对比检测,结果表明,所设计的算法能有效提升图像对比度,同时能够突出焊缝边缘信息,图像均值适中,且信息熵及平均梯度均高于其他算法。     

基于小波变换的遥感图像增强方法

为了有效地提高遥感图像的整体对比度,提出一种基于小波变换的图像增强方法来增强遥感图像。在小波域中通过对主要亮度层的图像进行分解,得到低亮度层、中亮度层、高亮度层,对三个亮度层分别进行对比度加强,将加强后的亮度层通过逆离散小波变换得到增强图像。实验结果表明,新方法提高了遥感图像的整体对比度,使图像的局部细节有更好的可视性。     

一种基于高斯混合模型的红外图像自适应均衡和对比度增强算法

从红外图像的特性出发,分析了红外图像的直方图、噪声、分辨率及对比度等本质属性,在此基础上,针对红外图像信噪比高、对比度低的缺点,以高斯混合模型的参数设想和高斯分布的特定规律来模拟红外图像的像素分布和动态区间,通过对分割到高斯混合模型后的图像信息进行相应的变换,来实现对红外图像的自适应均衡和对比度增强处理。实验效果表明,图像亮度和对比度增强明显,并很好地保留和增强了图像细节,整幅图像的视觉效果得以显著改善,达到了图像增强的预期目的。     

基于GIF滤波分解的低照度图像增强算法

针对常见的对比度增强方法在处理低照度图像时不能兼顾提升图像亮度、对比度,和增强细节的问题,提出基于引导滤波器(guided image filter,GIF)的低照度图像增强算法。首先将输入图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间;再利用GIF滤波器对图像进行图像分解,得到一个基本层和一个细节层;然后对基本层进行自适应Gamma校正,提高图像的整体亮度和对比度;再对细节层进行S型曲线增强,突出图像的局部细节;最后合成并恢复颜色,得到增强图像。将本文算法、全局Gamma校正、MSRCR 3种算法分别对低照度Bridge和Street图像进行处理,实验结果表明:本文算法能够在有效提升对比度的同时增强图像细节,提升了低照度图像的视觉效果。     

具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法

为了改善彩色眼底图像增强后颜色失真及采集过程所造成的对比度低、细节信息模糊甚至细节丢失的问题,提出一种兼顾颜色保真、亮度增强和细节增强相匹配的眼底图像增强方法.首先将RGB空间的眼底图像转换到HSV空间进行基于亮度的自适应幂律变换,以解决眼底图像亮度的平衡问题.其次,在Lab颜色空间中采用受限直方图均衡化方法提高眼底图...     

一种改进的图像模糊对比度增强算法

对基于模糊对比度的图像增强算法加以改进。对图像进行直方图均衡化的预处理,提升图像的整体对比度;取消模糊对比度计算公式中的分母归一化过程;将非线性增强计算公式由多项式函数更换为双曲线函数。针对两幅图像的实验结果表明,改进后的算法可消除原算法在低灰度区域引入的噪声,经过改进算法的处理,图像信息熵和均值均有增加。     

一种雾天监控视频图像增强处理算法

针对雾天条件下监控系统视频图像退化严重的问题,提出一种基于YUV色彩空间直接增强的雾天监控视频图像增强处理算法,首先对亮度分量采用多尺度Retinex理论进行增强处理提高对比度,然后对色差分量进行线性拉伸恢复色彩,最后将增强后的亮度分量和色差分量合成处理后的图像。通过对薄雾和浓雾条件下图像的验证表明,本算法可增强图像的对比度,恢复色彩信息,得到比直方图均衡化算法和MSRCR算法更好的去雾效果,而且算法复杂度较低,具有应用于监控系统实时去雾图像处理的能力。