基于投影数据集的序列模式增量挖掘算法

提出一种基于投影数据集的序列增量更新算法Inc_SPM,该算法以PrefixSpan算法为基础。首先利用已有的知识得出频繁1序列,然后生成投影数据集以迭代产生频繁k序列;同时为了控制投影数据集的规模,利用等价投影数据集来改进投影终止条件。     

基于小波变换的视频帧积分算法研究

本文研究了基于小波变换的图像帧积分技术及其在图像增强处理中的作用。帧积分技术可以有效改变视频图像质量,但传统的帧积分技术不可避免地会使图像发生饱和失真的情况。本文针对传统帧积分的缺陷,提出了利用小波变换后各尺度信息存在互补性的技术进行帧积分的思路。     

基于帧间预测的视频水印算法

数字水印技术是视频版权保护的一种重要方法。研究了一种新的鲁棒型视频水印算法,水印嵌入时,对原始视频亮度分量的帧图像整体做DCT变换,将扩频序列叠加在其低频系数段上。水印检测时,首先基于运动估计对水印视频做帧间预测,把得到的运动补偿帧与当前帧相减,并对该残差图像整体做DCT变换,取相应低频系数段作为估计序列,将该序列与原始水印序列的相关性作为水印是否存在的判决依据。实验证明该算法具有良好的鲁棒性。     

基于投影模式支持集的数据挖掘算法研究

为了进一步提高频繁模式数据挖掘算法的效率,提出一种基于投影模式支持集的数据挖掘算法。具体研究过程为:首先分析两种类型模式支持集的数据处理过程,接着研究投影模式的基本策略和实现算法,最后采用对比实验来验证投影模式数据挖掘算法的可行性。研究结果表明:该算法在支持率阈值低于0.1%时,系统处理性能高出其他类型的数据挖掘算法2倍以上,为高效的数据挖掘奠定了理论基础。     

基于加速稳健特征匹配和凸集投影算法的超分辨率重建

针对不理想的配准结果会导致超分辨率重建失败的问题,提出了一种基于加速健壮特征(SURF)匹配和凸集投影(POCS)的超分辨率重建算法。该算法首先采用SURF算法进行连续帧图像的配准,估计图像序列的运动位移;然后根据运动估计结果,在POCS理论框架下进行图像重建。实验结果表明,该方法能够较明显地改善图像的视觉效果,获得较丰富的细节信息,且具有较好的噪声抑制能力。     

一种基于累计时空帧差的视频序列遗留物品检测算法

近年来，如何在视频监控中自适应地构建出正确的背景图像成为很多研究者关注的热点。本文将讨论一种在摄像机保持不动的情况下（假定背景图像已经构建）利用基于累计时空帧差技术在视频监控图像中检测遗留物体的算法，并阐述其在数字视频监控系统中的应用。[编者按]     

一种低照度视频序列增强算法

为了提高低照度视频的视觉效果,提出一种基于对数图像处理（LIP）的增强算法和改进的双向均衡算法相结合的方法,并运用帧间互相关信息,在保证视觉效果的前提下,减少了处理的帧数,提高了处理的速度。实验结果表明,该方法简单、实用,能够得到较理想的效果。     

基于背景帧的监控和会议视频帧间快速算法

为降低高性能视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）中监控和会议视频的编码复杂度,减少编码时间,提出了一种基于虚拟背景帧的监控和会议视频帧间编码的快速编码单元（Coding Unit,CU）划分和预测单元（Prediction Unit,PU）模式选择算法。对原始视频序列进行像素统计分析生成虚拟背景帧,利用生成的虚拟背景帧对CU分类。通过分析不同类别的CU继续划分的比例和其纹理复杂度,快速决策当前CU的划分和PU的模式类型。这种利用虚拟背景帧做判决的算法通过减少CU深度和PU模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧间编码的效果。实验结果表明,与HM16.9相比,该算法在峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）平均下降0.07 dB和码率平均增加1.93%的情况下,能平均减少33.31%的编码时间。     

基于多帧分析的视频文本分割和增强

提出了一种将垂直颜色边缘与分块多帧分析的文本定位与增强的方法。根据文本的垂直颜色边缘特征进行粗筛选，获得和跟踪文本候选区；然后通过分块多帧分析对文本进行增强。实验表明，该方法能有效去除复杂背景，提高视频文本的识别率。     

基于时空融合的多帧压缩视频增强方法

为了减少视频的存储和传输开销,通常对视频进行有损压缩处理以减小体积,往往会在视频中引入各类不自然效应,造成主观质量的严重下降。基于单帧的压缩图像复原方法仅利用当前帧有限的空间信息,效果有限。而现有的多帧方法则大多采用帧间对齐或时序结构来利用相邻帧信息以加强重建,但在对齐性能上仍有较大的提升空间。针对上述问题,提出一种基于多帧时空融合的压缩视频复原方法,通过设计的深度特征提取块和自适应对齐网络实现更优的对齐融合,充分地利用多帧时空信息以重建高质量视频。该方法在公开测试集上(HEVC HM16.5低延时P配置)优于所有对比方法,并在客观指标上(峰值信噪比PSNR)相比于目前最先进的方法 STDF取得了平均0.13 dB的提升。同时,在主观比较上,该方法也取得了领先的效果,重建出更干净的画面,实现了良好的压缩不自然效应去除效果。     

基于keren改进配准算法的POCS超分辨率重建

详细介绍了keren亚象素配准算法及其不足,提出了keren算法及其迭代算法的改进算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是传统的刚体变换模型,成功地避免了keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大地提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法与keren迭代算法相比角度绝对误差显著的降低;平移参数在15°的大角度旋转情况下获得了0.1个象素以下的绝对误差精度,在小角度的情况下获得了0.01个象素以下的绝对误差精度,最后采用POCS方法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于改进配准算法的POCS重建具有良好的配准精度和超分辨率重建效果。     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

基于区域分割的雾天图像增强算法

由于受雾天光亮条件的限制,雾天拍摄的图像一般都有比较严重的图像降质;针对雾天图像的退化现象,提出了一种基于区域分割的雾天图像增强方法;该方法无需依据大气模型,而是采取基于边缘检测的区域分割方法首先将图像平坦区域提取出来,然后对非平坦区域进行局部直方图均衡化处理;同时,为防止区域边界效应的产生,通过距离变换进行渐变处理,最后对获取的图像进行信息融合,进一步提高图像质量;通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度.     

基于小波信息量分段调整的图像增强

针对全局直方图均衡算法中灰度级统计量与灰度级信息量之间存在的不匹配问题,该文提出一种以频域分析为辅助工具的空间域的图像增强算法。以频域中的小波信息量作为图像灰度级的统计量,对这一统计量进行了分段调整。用调整后的统计量在空间域中进行图像增强,对增强效果给出了两个评价指标。     

基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是有效改善数字图像整体或局部特征的预处理技术.采用直方图均衡化的图像增强的基本原理,借助数学公式,在Matlab环境下,对数字图像进行直方图均衡化处理,实现原始图像直方图均匀分布,增加像素灰度值的动态范围,提高了图像的对比度.     

视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1.4741,最大熵值为7.0993,最大峰值信噪比值为20.6710。     

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

集装箱X光图像增强技术

由于集装箱自身的构造特点以及X光扫描机的信息采集误差,使得集装箱X光图像有很强的竖纹噪声。为提高X光图像中感兴趣区域的清晰度并抑制不感兴趣信息,提出了一种以有限对比适应性直方图均等化为基础的改进方法：对原始图像进行有限对比适应的直方图均等化处理,进行图像增强,并对处理后的图像进行中值滤波,以减少箱体的竖纹噪声,得到图像的低频信息,然后,对原图像进行拉普拉斯滤波处理,得到图像的相对高频信息。最后,将处理后的两幅图像加权相加,作为增强后的目标图像。实验证明,该方法能有效削减竖纹噪声,很好地保存图像的目标信息,便于对集装箱X光图像进一步研究。     

一种保持图像细节的直方图均衡新算法 张志龙 李吉成 沈振康

本文分析了传统直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,对图像 噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。