一种基于模糊逻辑的图像多层次增强算法

在分析图像传统单层次模糊增强算法（Pal算法）的基础上,为克服Pal算法仅增强图像阈值参数附近某一部分边缘的不足。提出一种新的基于模糊逻辑的图像多层次增强算法。新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,另外新算法对Pal算法中的复杂变换进行了简化,采用了新的增强算子,克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷。将新算法应用于图像边缘提取中,取得了优于基于传统单层次模糊增强算法进行图像边缘提取的效果。     

基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

一种基于模糊划分的边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理，提出了一种新的基于模糊划分的边缘检测算法，并介绍了模糊概率和用条件概率与条件熵来定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理。该算法是利用自然划分以及梯度图像模糊划分的关系，在条件概率与模糊划分熵的基础上，通过最大模糊熵原则来实现图像分割中最优阈值的自动提取，以实现图像的边缘检测。通过不同类型测试图像的边缘检测结果比较表明，该算法用于边缘检测能获得很好的效果。     

区域模糊增强算法在列车轮对检测中的应用

根据列车轮对图像的模糊特性,将图像中象素的灰度等级作为模糊特征,采用模糊增强算法实现了图像的模糊增强,并且采用改进的算法对图像模糊增强的灰度阈值进行了选择.实验结果表明,新算法比传统的图像增强方法获得了较高的清晰度;显著地提高了图像的增强效果.     

一种模糊增强图像边缘提取算法

在分析Pal模糊边缘提取算法的基础上,为克服Pal算法图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息损失且没有做抑噪处理的缺陷,提出一种新的基于模糊增强的图像边缘提取算法.新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算子,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷,取得了优于基于传统Pal算法进行图像边缘提取的效果.     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时,其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性,根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数,用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理,可以检测到不同灰度层次的边缘,而且速度较快。     

基于过渡区域模糊增强的合成孔径雷达图像边缘提取算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达（SAR）图像小边缘、赘余边缘多的问题。本文针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡跃点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点,能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

系数型指数模糊熵在图像增强中的应用

在研究已有模糊熵的基础上,提出了一种系数型指数模糊熵的图像增强方法。先将图像进行模糊划分后变换到模糊域,然后利用提出的模糊熵计算图像的模糊熵,并且在最大熵准则下用模拟退火算法求取最佳阀值,利用增强算子进行图像增强。实验结果表明,该算法对图像有一定的增强效果。     

一种模糊核聚类的线性滤波多光谱图像增强算法

针对图像噪声过多以及模糊度过高所造成的多光谱图像视觉效果较差、图像细节难以分辨等问题,提出了一种模糊核聚类的线性滤波多光谱图像增强算法。该算法采用模糊核聚类的去噪方法,对分解图像得到的模糊系数进行了阈值处理,并引入去噪增益因子,可以有效地去除多光谱图像的噪声。在多光谱图像亮度增强上,采用了多向聚类亮度增强公式来将图像的模糊像素亮度提升至标准亮度,对图像边缘部分的亮度则采用边缘化增益方法来进行增强,最后采用线性滤波的方法来保护多光谱图像的结构张量,防止多光谱图像的结构信息发生扩散变化。实验结果表明,采用模糊核聚类的方法能够有效地去除多光谱图像噪声,在图像亮度增强上相比对比算法取得了较好的效果。     

一种最大模糊熵多尺度彩色图像增强方法

在HSI颜色空间提出了一种基于视觉特性和最大模糊熵的多尺度彩色图像增强算法。对亮度分量I进行小波多尺度分解,对于不同分解尺度的高频小波子带,采用不同的非线性函数进行处理,以实现图像细节的增强,同时最大限度地抑制噪声。对包含亮度信息的低频小波子带,首先进行基于最大模糊熵的模糊化处理,其中模糊化隶属度函数采用遗传算法进行优化;然后,对经过模糊化的低频小波子带,采用基于人眼视觉特性的线性矫正函数（LRF）进行处理,以实现对图像亮度更好的动态调节。对饱和度分量S,采用指数拉伸方法进行增强处理,色调H保持不变。实验证明,增强后的彩色图像更加清晰,色彩更加鲜艳而不失真。     

模糊集与非线性增益相结合的自适应图像增强算法*

提出了一种模糊集增强与非线性增益相结合的自适应图像增强算法,使用双正交小波变换对原始图像进行分解,低频子带系数采用改进的模糊集增强算法,以提升图像的整体对比度;对高频子带,先采用贝叶斯萎缩法估计噪声与信号的阈值,再使用一种非线性增益函数增强图像细节并抑制噪声。对算法中影响增强效果的关键参数进行了研究,并提出了一种模糊集增强算子的阈值选取算法,能够实现不同图像自适应参数选择;将信息熵作为非线性增益函数的参数选取准则,并针对算法中排序算法运算量过多导致算法时间过长的情况,提出了一种替代求解方法,极大地提高了算法效率。对算法进行仿真,结果表明：算法能够有效提升对比度、增强图像细节并抑制噪声,可以明显改善图像的视觉效果,具有参数自适应、算法效率高等优点。     

红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法

针对红外图像目标与背景区分不明显、对比度低的特点,把粒子群优化算法应用到红外图像增强中,提出了红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法。灰度变换增强是红外图像增强的首选方法之一,而选取适当的阈值是其取得良好的增强效果的有力保证。该算法通过粒子群优化算法来寻求最大熵准则下的自适应阈值,然后用模糊灰度变换增强方法自适应地拉伸红外图像灰度,增强图像。仿真实验表明,相对于常见的直方图处理,该算法能降低红外图像中背景对目标的影响,能提高红外图像的对比度。     

基于相似度测量和模糊熵的矿井图像增强方法

为了提高煤矿井下图像的视觉效果,提出一种改进的基于相似度测量的增强算法和模糊熵理论相结合的方法.根据煤矿井下图像的特点,引入模糊熵,建立基于模糊熵测度的判别准则,尽量去除噪声干扰.改进隶属度函数的计算方法,充分提取图像中的分形维特征信息.通过改进对比度变换因子的计算方法,进一步增强图像局部对比度.实验结果表明,处理后的图像不会出现增强过度现象,具有较好地噪声抑制、明暗对比和保持图像细节,是一种有效地矿井图像增强方法.     

基于边缘检测的Retinex图像增强算法

针对消除背景光照对图像的影响时出现的细节弱化、色彩失真的问题,提出了一种基于边缘检测的Retinex彩色图像增强算法。根据人类视觉特性从图像中提取亮度分量并检测边缘信息,在平滑点和边缘点处采用不同的模板估计背景光照,以避免强边缘处的光晕现象;通过调整图像中的背景光照比例提升局部对比度,并根据反射图像直方图自适应调整全局对比度;利用R、G、B通道及亮度分量的等价变换进行色彩恢复,以保证增强前后图像色调一致。实验结果表明,增强后的图像标准差提升了19.34%,信息熵增大了13.18%。     

多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法*

提出了一种多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法,并将灰度模糊形态学推广到彩色图像。首先采用隶属度函数将彩色图像映射到模糊域;然后采用多方向模糊形态学在R、G、B三个分量上进行边缘检测;最后合成各分量的边缘,得到最终彩色图像边缘。仿真实验证明,该算法能够较好地检测彩色图像边缘,检测结果优于传统的边缘检测算子,并能够检测出彩色图像中的模糊边缘。