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基于各向异性扩散的弱小目标增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对弱小目标对比度较低、边缘模糊、难以准确探测的问题,本文提出一种基于PDE的改进的各向异性扩散滤波算法增强弱小目标.该方法根据各向异性扩散原理,通过改进传统的P-M方程建立新的滤波模型,采用自适应滤波的方法在非目标区进行背景平滑,在局部变化的区域进行锐化处理增强弱小目标,从而达到背景平滑的同时增强边缘的效果.同时可以通过调节参数k和W选择平滑和锐化的程度,以适应不同的环境变化.实验结果表明,该方法能够有效的增强低对比度图像中的弱小目标. 相似文献
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将人类视觉特性中灰度敏感程度和颜色相关性引入到图像增强中.选择HSV彩色空问,提出最优可见偏差(OND)引导的非锐化掩模(LJM)图像增强算法(OND-UM)对亮度分量进行边缘和细节增强,其中通过数值拟合得到了OND曲线,并构造了基于局部方差的自适应增益函数以实现对不同细节区域增强强度的自适应调整;尤其针对含有低对比度区域图像,利用Otsu分割方法确定阈值的分段自适应拉伸函数进行图像的全局调整和对比度增强:而饱和度分量进行直方图均衡,色度分量保持不变;颜色空间转换后再进行基于改进的颜色相关性统计的RGB空间颜色校正.仿真结果表明,OND-UM对连续边缘增强和边缘噪声抑制方面较优,而颜色校正后的图像色彩更丰富艳丽,更符合人眼视觉. 相似文献
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声图像具有分辨率较低、混响干扰强、物体区域面积小、边界轮廓模糊不清等特点,因此采用全局的增强算法不能取得满意的结果。根据声图像特点,定义了局部增强函数,以边缘数目、边缘强度和熵定义了评价函数,通过采用PSO算法对增强函数中的参数进行了优化选取。最后与已实现的迭代自适应增强算法和直方图均衡化算法进行了对比分析,结果表明,该算法在保持了原图的灰度级的基础上,不但明显改善图像视觉效果,而且有效地增强和保留图像细节,改善图像质量,利于后续图像检测,是一种适合于声图像的增强方法。 相似文献
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文章讨论了在DCT域中进行红外视频图像预处理的可能性,并提出了一种基于DCT域的压缩视频预处理算法.该算法通过DCT域低通滤波、系数变换和对比度拉伸实现了红外图像的增强处理.仿真结果表明,提出的算法克服了对视频压缩、解压再处理的弊端,提高了系统的整体性能和响应速度,改善了视频图像的视觉效果. 相似文献
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基于最大熵原则和灰度变换的图像增强 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种利用最大熵原则和灰度变换进行图像对比度增强的方法.在最大熵原则基础上利用条件迭代算法对图像灰度级进行最佳分类,对各分类区域进行相应的灰度变换,根据不同需要选取变换参数,在图像对比度增强同时各区域均衡性也得到很大改善.将利用条件迭代算法计算最大熵多阈值的方法与最小均方误差(LMSE)计算多阈值的方法进行比较,实验结果表明,文中所用方法在迭代次数上大大低于基于最小均方误差算法所需迭代次数,节省了图像处理时间,图像均衡化效果也相对提高. 相似文献
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针对目前图像模糊检测算法复杂度过高和不能有效地实现图像局部模糊检测的问题,进行了图像局部模糊检测方法的研究,给出了模糊的数学模型,并基于此模型,提出一种简单有效的图像局部模糊的检测算法.该算法按照像素级搜索机制,对图像中各像素所在位置的相邻四邻域进行二维短时傅立叶变换,计算其频域系数的对数相关性,由此描述该区域的模糊程度,把它同预设阈值相比较,实现图像中局部模糊区域的检测.实验仿真显示,将该方法应用于篡改图像被动认证,可以有效地检测经过局部模糊和边缘模糊的篡改图像. 相似文献
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本文通过分析不同的图像预处理算法的特点,根据数字视频判读系统中图像预处理的需求,探讨了图像预处理中选取算法的原则和方法。提出了一种用自适应中值滤波降低噪声,并基于人眼视觉响应的非线性特性的局部对比度增强算法。该算法自适应性强,不但能提高图像的对比度,而且对弱小目标和图像细节有很好的增强性能,十分适合对数字视频判读的图像进行自动增强,提高判读系统的性能。 相似文献