基于小波变换的图像增强新算法

传统的小波增强算法应用于光照不足或不均匀的图像时处理效果一般,针对该问题提出了基于小波变换的图像增强新算法。首先,对图像进行多级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,同时,对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后,利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换。实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法,同时对光照不足或不均匀的图像具有较好的处理效果。     

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。     

基于小波对比度的图像增强算法

根据人眼视觉对局部对比度敏感的视觉特性,提出一种基于小波对比度的图像增强算法.首先,对图像进行小波变换,同时得到小波对比度;然后,根据小波对比度,采用非线性运算对小波系数进行调整以增强图像细节.最后,进行小波逆变换得到增强图像.实验结果表明,算法有效地突出图像细节,改善图像质量.     

基于小波变换的红外图像增强算法研究

针对目前夜间红外图像质量低、噪声大,无法为后续的分析提供支持等问题,提出一种基于小波变换的红外图像增强算法对红外图像进行增强.首先采用二维FWT滤波器组通过小波变换将低质量、缺陷明显的夜间红外图像分解成高频和低频两部分,对高频部分采用改进NL-means算法和改进维纳滤波算法进行降噪,通过改进直方图均衡化防止过度增强....     

基于二维离散小波变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度差、噪声较大的缺点,提出一种基于二维离散小波变换的红外图像增强方法。对红外图像进行离散小波变换后,得到图像各个方向的梯度信息,对该信息进行正则化和线性滤波,最后将图像复原,提高了红外图像对比度,同时也降低了噪声。实验结果表明,提出的方法在性能上优于传统的直方图均衡法和反锐化掩膜法。     

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阂值增强算法，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。     

基于小波-Contourlet变换的图像增强算法

小波-Contourlet变换能够良好捕获图像的方向特征和边缘信息.利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的图像增强算法,用非线性增强算子对变换的各子带系数做增强处理.并引入了循环平移消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,该方法有效增强了图像的边缘细节和纹理特征.     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强新算法

针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题,即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大,提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上,根据小波变换所提供的幅角,对小波系数进行自适应增强处理。实验结果表明,与传统算法相比,新算法使对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间的差别明显减小。     

基于DM642的图像增强算法实现及优化

以DM642 EVM为实时图像处理平台,对采集到的图像进行小波变换和直方图均衡化处理,得到一幅新的增强图像。实验结果表明,经过增强后的图像整体上更加清晰,图像边缘细节得到更充分的展现,并且具有较好的实时性能。     

基于小波多分辨率分析的图像模糊增强算法的研究与实现

图像在采集的过程中,会受到各种噪声的干扰和污染.基于小波变换的多分辨率分析能够有效抑制噪声的特性,提出利用小波多分辨率分析对图像进行平滑滤波实现图像的去噪,并定义新的模糊隶属度函数对图像进行增强,在保证模糊增强效果的同时减少噪声的影响.经试验证实,该方法能够有效地实现图像的增强.     

基于小波多尺度积的图像增强新算法

在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度积的特性,提出了一种基于小波多尺度积的图像增强新算法,利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了图像增强过程中噪声放大问题.     

基于小波变换的雾天图像增强方法

针对雾天图像对比度低、能见度差的特点,提出了雾天图像的阈值确定模型和去雾阈值函数,并在此基础上提出了一种基于小波变换的雾天图像增强方法。实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的清晰度和对比度提高很多,视觉效果有明显改善,图像失真度大大地降低。     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于小波变换和改进的Retniex雾天图像增强

现有基于小波变换的增强方法对雾天图像增强效果一般,对此提出一种结合小波变换和改进的Re t-niex的雾天图像增强方法.使用小波变换将图像分解为高频部分和低频部分;利用双边滤波良好的边缘保持性,对传统的Retinex算法进行改进.用改进后的Retinex算法对低频子带图像进行去噪处理.为了防止放大噪声、过度增强,用模糊...     

用于图象处理的小波变换并行算法

本文在二进小波变换及Ｍａｌｌａｔ快速算法原理的基础上,分析了小波变换的可并行成分,研究了小波变换的并行算法。算法分析表明,并行小波变换可以有效地提高运行速度,其并行处理效率也接近理想状态。     

小波变换在静态图像数据压缩中的应用

图像数据压缩是多媒体的关键技术之一，寻求好的数据压缩方法是目前的一个热点，本文结合小波变换对图像数据压缩的编码方法进行研究，并在静态图象数据压缩方面进行了有益的尝试。     

改进零参考深度曲线低照度图像增强算法

在低照度条件下拍摄的图像具有对比度低,亮度低,细节缺失等质量缺陷,给图像处理带来困难。提出一种改进零参考深度曲线低照度图像增强算法,通过在空间一致性损失函数中引入与卷积核大小相关参数,统一了不同尺寸图像的增强效果;将颜色不变损失、照明平滑损失函数与输入图像类型关联,使其增强效果的峰值信噪比提高17.75%,对比度提高26.75%;通过使用对称式卷积结构,解决原算法计算量大的问题;通过使用MobileNetV2轻量化网络对零参考深度网络(Zero-DCE)进行了优化,减少网络模型计算复杂度的同时保证模型较好的增强效果。