融合上下文信息的血管造影图像增强

 数字血管造影是现代可视化医疗中一种广泛应用的技术,但是心血管造影图像往往充满噪声,使得医生无法判别.传统增强技术往往难以将血管,尤其是细小的血管,从对比度低且背景复杂的造影图像中增强出来.由于血管往往具有局部空间的结构一致性,本文基于一种共圆规则融合血管上下文的信息并通过一个迭代过程使得一致性的空间成分得到增强.用该方法对血管造影图像进行处理,使血管从背景中显著突出,然后辅以适当的后续处理,便可以得到较为满意的视觉效果.     

基于各向异性反应扩散的血管增强方法

文章提出了一种基于各向异性反应扩散的血管增强方法，该方法能够增强图像中血管的一致性取向结构，在去噪的同时增强血管边界，并利用基于AOS策略的快速算法实现数值求解。大大提高了血管图像对比度，为血管的准确提取和理解带来方便。实验结果表明，该方法可以应用于实时临床分析，并可以有效增强多模态的血管图像。     

一种混合的遥感图像增强方法

根据遥感图像细节信息丰富,信息量大,目标和背景区分度小等特点,针对目前的遥感图像增强方法无法满足在去噪的同时增强图像对比度、细节和边缘的现象,提出了一种混合的遥感图像增强方法。首先将遥感图像做直方图均衡化,从全局增强图像的对比度,然后对遥感图像做NSCT变换,将其分解为一个低频子带和多个高频子带,对高频部分进行自适应阈值去噪和模糊对比度增强处理,为了防止过增强,对低频部分不做处理。最后对逆变换回空间域的图像用拉普拉斯滤波器增强图像的边缘。实验结果表明本文方法对遥感图像增强效果显著。     

一种有效的低对比度水下图像增强算法

针对水下图像光照不均且对比度低的问题,提出一种新的水下图像增强算法。该算法首先利用去背景法获得照明均匀的前景图像;然后对传统的Butterworth同态滤波器进行改进,提高其高频增益并与相角结合,使得前景图像经改进的Butterworth同态滤波器滤波后,低频成分得到很好的抑制而高频成分被有效放大,从而获得高对比度的水下图像。实验结果表明,与其他算法相比,本文算法能有效地提高图像对比度。     

一种基于曲线累积的指纹图像增强新方法

提出了一种基于马尔可夫随机场的指纹图像增强新方法，它用来描述纹线的局部随机特性，然后多次进行曲纹线方向和幅值引导的曲线累积，直到能够区分指纹中脊与谷的统计差别．实验结果表明这种方法不仅能提高指纹图像中纹线脊与谷的对比度，还能有效保持纹线的细节特征．     

一种新的视网膜血管图像增强方法

提出了一种基于多尺度顶-帽变换和直方图拟合拉伸的视网膜血管图像增强方法。首先,应用多尺度顶-帽变换提取不同尺度下的图像亮、暗特征,并从中选择最优的特征对图像进行初步增强。然后,结合视网膜血管图像的灰度直方图分布特性,对初步增强结果进行直方图高斯曲线拟合线性拉伸。为验证方法的有效性,以Drive眼底图像数据库为实验对象,并与其它多种增强算法进行了比较。实验结果表明,相比其它算法,本文方法能够更加有效地提高图像的对比度,并在细节上有很好的增强效果。     

一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法

合成孔径雷达(SAR)图像经过相干斑抑制后,图像中目标边缘会出现模糊。针对这一问题,提出了一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法。该方法在梯度方向和与梯度垂直方向构造了两个扩散系数分布函数。在非目标边缘区域,各方向扩散程度不同,对相干斑噪声具有较好的抑制效果;在目标边缘区域,梯度方向不做平滑,以保护和增强边缘,而在垂直于梯度方向有较大的平滑,突出边缘轮廓。实验结果表明,该方法具有很好的相干斑抑制能力和边缘增强能力。     

一种自适应红外图像增强新算法

针对红外图像经直方图均衡后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题,提出了一种新的红外图像增强算法——双阈值区分增强算法.该算法首先在原始图像直方图中剔除截断阈值以下的冗余灰度级,接着根据重建直方图的包络确定分界阈值用以区分背景和目标,最后对背景进行直方图均衡处理,对目标进行局部对比度增强及线性灰度变换处理.算法定义了一个自适应参数来适当地抑制背景和噪声,并放大目标细节.相对于传统的直方图均衡算法,所提算法能在增强整体对比度的同时保留图像细节,并且计算量小、实时性好.     

一种各向异性扩散图像去噪的方法

在用各向异性扩散的方法对图像去处噪声的过程中，有时要预先对图像进行平滑处理，再进行各向异性扩散，本文提出了一种对图像预先平滑的方法，并用实验验证了该方法的有效性。     

一种新的AC PDP低灰度级图像增强方法及SoC实现

为增强交流等离子体显示器(AC PDP)中经过反Gamma校正后的低灰度级图像,在图像进行反Gamma校正后,根据图像原始灰度与二进制编码灰度之差建立浮动灰度编码.然后利用误差扩散方法将浮动灰度编码所包含的低灰度级图像信息融合到用于显示的子场编码中.同时提出了采用并行流水线结构进行该方法的在系统芯片(SoC)实现.仿真及实验结果表明,本文提出的新方法补偿了反Gamma校正后损失的低灰度图像信息,有效地改善了AC PDP低灰度级图像质量,并且该方法的SoC实现具有良好的实时处理性及较高计算精度,且占用系统资源较少.     

一种红外图像对比度增强新方法

针对红外图像分辨率低、对比度低和目标弱小等缺点,提出了一种红外图像对比度增强新方法。该方法利用频率域的同态滤波,对红外图像的细节进行对比度增强处理。同时为进一步增强图像对比度,提高分辨率,利用限制对比度自适应直方图均衡方法调整图像的有效灰度动态范围。通过大量实验验证表明,该方法显著提高红外图像的对比度和可辨识率,改善了图像质量。     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明：与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

基于各向异性扩散方程的图像对比度增强方法

讨论了光学图像中同时存在噪声与模糊时的对比度增强问题.构造了一种基于边缘定向扩散的各向异性非线性扩散方程来作为图像的光滑约束项,并根据模糊后的图像在边缘处相对清晰图像具有较大误差的事实,构造增强图像与原图像之间的非均匀逼近项,将此两项通过正则化参数联系起来,得到了一种图像对比度增强的正则化模型,并利用Euler方程将该模型转换成一种可以快速求解的各向异性非线性扩散模型.该模型能在抑制噪声的同时增强图像的边缘,在模型的解算上也不存在大型矩阵的存储与运算问题.数值计算结果表明,新方法适合于多种形式的模糊和不同程度的噪声污染,相对现有方法具有更好的边缘锐化能力和更高的清晰度,峰值信噪比比现有方法提高了1～2 dB,边缘保护指数也比现有方法有较大提高.     

一种基于直方图的自适应红外图像增强算法

在分析常用的红外图像增强算法优缺点的基础上,针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法。该算法设置了阈值和放大系数2个参数,根据阈值把图像直方图分为2部分,用放大系数和常数1分别代替直方图中两部分的灰度级像素数作为新的直方图,最后用新的直方图对图像进行直方图均衡化处理得到增强图像。通过在自主研发的热像仪中验证,表明该算法适应性强,增强效果好,算法简单,易于在FPGA硬件平台上实现。     

一种新的毫米波辐射图像分辨率增强方法

针对毫米波辐射图像分辨率的增强问题,提出一种新的分辨率增强方法,该方法将双三次插值与非线性外推算法相结合。在空间域,通过双三次插值提高原始低分辨率图像的分辨率;在频率域,通过非线性外推算法增加图像的高频分量,最终实现毫米波辐射图像的分辨率增强。实验表明,新方法有效提高了图像的分辨率,并且分辨率增强后的图像具有良好的视觉效果。     

基于目标区域与增强方法的红外与可见光图像融合

为了使红外图像与可见光图像融合较好凸显目标与挖掘更多细节信息,提出了一种提取目标区域与融入更多细节信息的融合方法。首先,对红外图像进行分割获取目标区域,并对可见光图像进行增强以挖掘更多细节信息;然后对原始红外图像与增强后的可见光图像分别进行非下采样contourlet变换(NSCT),得到不同的低频系数与高频系数,依据分割得到的二值化图像,低频部分的目标区域系数选自原始红外图像目标区域低频系数,其余区域选择增强后的可见光对应区域低频系数,高频部分按照邻域方差取大法选择高频系数;最后,进行NSCT反变换,得到融合图像。实验结果表明,与其他3种融合方法对比,主客观评价表明,该算法有效提高了图像的对比度,具有较好的整体视觉效果。