空频域图像增强方法研究综述

对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。为了深入研究图像增强应用的新思路、新方向,从图像增强算法的基本原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的空域和频域两大类图像增强算法,包括直方图均衡图像增强算法、灰度变换图像增强算法、空域滤波图像增强算法和频域滤波图像增强算法,分别详细介绍了它们的基本概念和相关定义并简述了其浅层面的优缺点。另外采用主观和客观的评价方法对这些算法的增强效果进行了对比和分析,并对各算法的优缺点、适用场景和复杂度进行了对比分析,以更深入研究各个图像增强算法的隐含有用信息,以找出鲁棒性、适用性更强的图像增强方法。实验结果表明,不同的算法都具有各自的特点,针对不同的图像效果不同,增强对比度更适宜采用空域图像增强方法,突出细节更适宜采用频域图像增强方法。单一的方法无法满足图像处理的需要,优势结合的图像增强算法更有研究意义。对这些算法的深入研究能够为研究者带来新的契机,拓展新的研究方向,推动整个图像增强技术高水平发展,使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。     

滤波特性比较及分析

本文介绍了图像增强的概念,图像增强处理的分类,依据增强处理方法的不同,分为空域图像处理和频域图像处理。文章从这两方面对图像增强算法进行讨论和研究。简要分析了在图像增强方面的处理,着重对频域图像处理中的高通滤波器(IHPF)通过MATLAB进行仿真分析,仿真实验的结果表明,高通滤波器对频域图像处理效果较好,具有较强的实用性和应用价值。     

Java实现图像的灰度变换

图像增强技术有直方图处理、平滑处理、尖锐化处理等。图像增强技术是为了某种应用目的去改善图像的质量。图像增强技术可以归纳为:以灰度映射变换为基础的空域处理和以数字滤波方法为基础的频域处理。介绍了图像的线性灰度变换技术,利用Java实现了图像的灰度变换。     

基于1~2阶分数阶微分的图像增强算法

在利用分数阶微分进行图像增强时,现有方法大多是基于0~1阶分数阶微分,而基于1~2阶分数阶微分的方法较少。为此,分析1~2阶分数阶微分对图像增强的作用,基于1~2阶分数阶微分构造一种用于图像增强的掩模算子。实验结果表明,该算子优于常用的频域法和空域法,比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的图像增强效果。     

基于形态滤波的小波融合图像增强算法

研究图像优化问题。针对目前常用的空域或频域图像存在各种噪声干扰降低了图像的清晰度,为了在降低图像噪声,保护图像细节和边缘信息,提出一种形态滤波的小波融合图像增强算法MWF。首先分别采用巴特沃斯低通滤波和形态学高帽处理对含噪图像进行滤波,得到两幅过滤的图像,再将这两幅图像分别进行离散小波变换,然后利用变换结果在小波域内依据融合规则进行融合,最后对融合结果进行反变换得到清晰的图像。得到的图像是通过空域滤波和频域增强方法的结合,综合了两种方法各自的优点,仿真结果表明,MWF算法对混合噪声干扰有较好的抑制作用,并实现了图像增强的效果,为图像优化提供了依据。     

基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法

借鉴量子衍生方法,将归一化图像表示为量子比特形式,利用图像像素点与其邻域像素点灰度相关性强的特点,提出了一种基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法,并选择3×3和5×5两种大小的空域滤波模板,进行了算法的仿真和比较.最后,引入客观评价指标图像的熵,对算法的图像增强效果进行评价.结果表明,从主观视觉和客观评价指标两方面,该算法的图像增强效果都优于传统图像增强算法.针对能见度和对比度较低的图像,相比3×3大小的空域滤波模板,5×5大小的空域滤波模板时,算法的图像增强效果更佳,图像的熵更大.     

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。     

基于频域和空域的数字图像复原算法研究

基于频域和基于空域的数字图像复原算法有各自的适用范围和特点.通过分析研究可以得到,基于频域的算法比较简单,在已知图像和噪声功率谱的情况下可以快速准确地进行图像复原;基于空域的算法直接对图像像素进行操作,通过正则化项的引入更好地控制噪声,并采用迭代计算获得了良好的图像复原效果.文中对常规的空域正则化算法进行改进,构造空域上加权矩阵,更好地保持图像的边缘和纹理.在实际应用中要需要对这些不同算法加以比较选择.     

稀疏阵列的波束形成与控制方法

首先从信号与信息处理的角度阐述了波束形成所要解决的技术问题和波束形成的理论优势和方法局限,并对传统的基于空域波形采样的波束形成技术进行了再思考。其次,分析了稀疏阵列的布阵特点对波束形成技术的挑战,给出了空域、时域、频域分布式相参信号处理等关键技术及其理论性能的分析与比较结果,并利用实例分析了空、时、频协同采样克服低维欠采样模糊的可行性。最后分析了在实际应用中遇到的一些非理想因素对稀疏阵列波束形成与控制的影响及其解决方法。     

指纹图像融合迭代增强

从刑事现场采集的嫌疑人的指纹图像常是低质量的、残缺的,针对现有方法只做一次增强或不适合增强这类指纹图像,提出了指纹图像融合迭代增强方法。该方法分别在频域和空域两次增强,并采用小波图像融合技术进行迭代增强,有效地提高了脊线的清晰度,接续了脊线的断裂,修补了脊线的残缺。实验结果表明,该算法具有良好的指纹图像增强效果,适合增强低质量的指纹图像。     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

基于Matlab的空域图像增强算法研究

以图像增强为基本目标,通过Matlab进行图像的空间域增强,分析对比每种图像处理方法的优缺点,合理地给出较好的仿真分析结果.通过灰度变换增强,直方图均衡化、规范化,图像的边缘检测,锐化增强的方法对空域的图像增强,通过Matlab提供的若干函数进行处理,并且用图像类型的转换通过函数的变换进行对比增强,从中总结出一套行之有效的图像增强方法,为实际应用提供一定的基础依据.     

图像方向性在空域和频域中的特性研究

文章研究了图像的方向性在空域和频域分析中的不同特性。首先,建立了图像的空域模型和频域模型,对两者的特性进行了数学分析,并且通过一定的仿真实验进行了验证。结果表明,图像的空域方向性和频域方向性之间存在着确定的关联性。这一特性在图像的频域分析中有着至关重要的作用。     

基于SVM的图像隐写检测分析

提出一种检测识别空域最末位、DCT域系数和小波域系数最不重要位信息隐藏的方法.针对在空域和频域系数中最末位的信息替换,结合直方图和像素相关性的随机度统计特征等,采用再嵌入隐藏信息的方法提取相对特征,并对这3种再嵌入情况进行分析,最后使用支持向量机技术进行分类判别,取得理想的检测效果.     

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构造了对空域几何变化具有强鲁棒性的频域模板匹配算法,使模板匹配成为具有几何恒常性特征的原型匹配.傅立叶变换提取信号的平移不变性;用原点自相关函数值R(0)进行能量归一化处理,消除信号幅度比例的影响;通过对数变换将空域尺度变化转化为可在频域中消除的平移变化;引入能量分布函数,消除来自空间旋转对匹配的影响,从原理上保证了频域模板匹配算法对空域几何干扰的恒常性.实验表明,该算法能够有效消除来自空域的几何变化对模板匹配过程的干扰.     

多比特水印的实现方法研究

明确了多比特水印的概念,利用水印嵌入空间不相关标志之间无相互影响的特性,给出了基于多符号编码方法的三种多比特水印实现方法。方法1 通过空域分割实现并在单一标志域使用了基于置乱和哈达玛变换的空域水印处理技术;方法2 在空域分割后使用了基于DCT变换的频域水印技术;方法3 在对图像进行三层小波分解后通过对小波系数不相交的划分形成独立的嵌入空间。由实验结果看完全可以满足一般的多比特水印应用的要求。     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．     

雷达海杂波性能分析及消除方法

文章根据舰载雷达海杂波影响情况及相关资料,对海杂波时域特性、频域特性、空域特性进行了分析。在分析的基础上给出了处理办法,并给出仿真结果。海杂波在时域上相关时间有限;海杂波在频域上类似高斯型。可以通过估计其参数进行自适应处理,在频域、空域及时域进行滤除,达到目标检测的目的。仿真结果表明,该种处理可达到滤除杂波的要求。     

基于自适应加权重复值滤波和同态滤波的MR图像增强

磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像通常存在椒盐噪声(Salt and Pepper Noise,SPN)以及对比度低的问题,为了增强MR图像,分别在空域和频域针对不同侧重点分步进行滤波.对于多数滤波算法去除高水平SPN不理想的情况,提出了自适应加权重复值滤波算法(Adaptive Weighted Duplicate Filter,AWDF),通过连续放大窗口直到两个连续窗口的最大值和最小值分别相等来确定自适应窗口大小,用窗口内最大重复无噪像素的均值替代噪声像素.将其应用于不同噪声水平下的MR图像的预处理中,再在频域应用同态滤波.仿真结果表明,用自适应加权重复值滤波器和优化的高斯同态滤波器相结合的办法处理MR图像,能够在去除高水平SPN的同时提高图像对比度,增加图像细节,对图像的PSNR和SSIM等都有较大提高,图像增强效果显著.     

空域频域相结合的唇型篡改检测方法

近年来,社交网络中的“换脸”视频层出不穷,对说话者进行唇型篡改是其中的视频代表之一,这给大众生活增添娱乐的同时,对于网络空间中的个人隐私、财产安全也带来了不小隐患。大多数唇型篡改检测方法在无损条件下取得了较好的表现,但广泛存在于社交媒体平台、人脸识别等场景中的压缩操作,在节约像素和时间冗余的同时,会对视频质量造成影响,破坏空域上像素与像素、帧与帧之间的连贯完整性,导致其检测性能的下降,从而引发对真实视频的错判情况。当空域信息无法提供足够有效的特征时,能够抵抗压缩干扰的频域信息就自然而然地成为重点研究对象。针对这一问题,通过分析频率信息在图像结构和梯度反馈上的优势,提出了空域频域相结合的唇型篡改检测方法,有效利用空域、频域信息的各自特点。对于空域上的唇型特征,设计了自适应提取网络和轻量级的注意力模块;对于频域上的频率特征,设计了不同分量的分离提取与融合模块。随后,通过对空域上的唇型特征和频域上的频率特征进行有侧重的融合,保留更多关键纹理信息。此外,在训练中设计细粒度约束,分开真假唇型特征类间距离的同时,拉近类内距离。实验结果表明,得益于频率信息,所提方法能有效改善压缩情况下的检测准确性,...