基于直方图的二阶差分分域镜头检测算法及实现

提出基于直方图的二阶差分分域镜头检测算法.在传统灰度直方图的镜头检测算法基础上,对镜头图像按照权重进行分域,计算加权的直方图一阶差分,进一步计算二阶差分以消除运动带来的镜头变换检测影响.根据二阶差分平均值动态获得镜头检测阈值,并比较二阶差分与动态阈值大小来判断是否发生镜头切换.Matlab仿真环境实验结果表明:该算法可克服传统灰度法误检和直方图法漏检的不足,具有较高的识别准确率和查全率.     

基于直方图峰值的PCB三维CT图像双直方图均衡算法 

为了改善PCB三维CT图像的对比度和动态范围,针对目前的双直方图均衡算法无法适应PCB图像特性的问题,提出一种基于直方图峰值的双直方图均衡算法。利用PCB三维CT图像的灰度直方图中的最大值对应于PCB基板的概率最大的先验信息,提出以直方图峰值所对应的灰度值为二分点对直方图进行二分,在其两侧分别进行直方图均衡增强,最后再合并增强结果。实验结果表明算法对PCB三维CT图像更具有针对性,增强效果更好。     

基于灰度直方图均衡的超声医学图象增强方法

对超声心脏图象采用了全局直方图均衡（FFHE）、局域直方图均衡（LAHE）、自适应邻域直方图均衡（ANHE）等直方图均衡的图象增强方法，获得了超声心脏图象的局部组织细节和左心室内膜边缘的增强结果。并根据增强的不同目的比较了几种方法的特点。对于以局部细节为目的的增强采用ANHE效果较好，而以已整幅图象的边界信息为目的的增强采用FFHE方法效果较好。     

图像亮度精确控制的双直方图均衡算法

针对传统的双直方图均衡算法（BBHE）不能精确实现图像亮度保持目标的问题,该文提出一种新的双直方图均衡算法。基于给定图像的灰度直方图,建立灰度阈值与输出图像亮度之间的对应关系;求解满足图像亮度要求的所有灰度阈值,从中选择一个最佳阈值用于图像的双直方图均衡处理,使输出图像与BBHE算法增强的图像之间具有最大直方图相似度。基于多种亮度图像的实验结果表明,BBHE算法的输出图像亮度与期望值之间相差-36.94%~ 8.85%,该算法将误差范围缩小到0.43%~ 2.56%,显著提高了双直方图均衡算法控制图像亮度目标的精确性,运行速度满足实时要求。     

结合梯度与彩色直方图的人头识别

提出了结合图像灰度梯度信息和彩色直方图信息的人头识别算法．该算法中：灰度梯度信息可以排除背景图像中的颜色干扰，彩色直方图信息可以适应识别目标的形状变化和背景中的纹理对识别目标的影响．对2种算法的结果进行规一化处理，实现两者的相互补充．最后通过实验证明了该算法的有效性．     

图象阈值分割的统计迭代算法

图象分割是图象分析和计算机视觉等８学科中最基本也是最困难的课题之一。直方图技术是图象分割的重要技术,而灰度图象的象素灰度分 挖符合高斯概率分布,本文是把直方 高斯统计分布函数有效地结合起来,作为求取图象二值化阈值的理论基础。并获得其理论表达式。由此,通过对该表达式的分析,获得了求解半值的迭代公式和步骤。     

Improved Algorithm of Histogram Equalization and Its Actualization

A new improved algorithm of histogram equalization was discussed and actualized by analyzing the traditional algorithm. This improved algorithm has better effect than the traditional one, especially it is used to process poor quality images.     

直方图的脑图像分割策略

为了提高核磁共振分割精度和效率,提出了一种基于直方图核磁共振脑图像分割算法.利用脑提取工具剔除脑核磁共振图像中非脑组织.根据灰度变化的特点,将脑图像直方图的区域峰值组成新的直方图,通过基于直方图阈值选取规则将脑组织分割成白质、灰质、脑脊液.实验结果表明:该算法相对于常见的分割算法,获得了较高的分割精度,同时运算效率高,运算时间降低了1~2个数量级.     

基于颜色直方图的石材图像检索

选取石材图像的颜色特征,采取基于全局和局部的图像颜色直方图技术对其检索分类.将HSV色彩空间与直方图相交法、环形直方图与角度直方图法分别相结合以符合视觉一致性,并对不同的色彩通道赋予不同的权重,对H、S和V三分量进行非等间隔量化以提高检索精度和效率.实验结果中石材图像按其相似度进行排列.分析结果表明,基于全局直方图相交法的检索方式对石材图像检索有较好的效果.     

基于直方图判别的细胞图像分割

最优阈值的选取是细胞图像分割中的核心问题，单一的分割方法往往不能适用于各种疏密不一的细胞图像。针对传统的阈值分割方法不能有效地解决稀疏细胞图像分离的问题，该文利用图像直方图的统计特性，提出了一种极小阈值点的搜索方法。并在对直方图进行统计分析的基础上，自动选取恰当的(方法来对不同类型的细胞图像进行分割。实验表明，通过这种方式处理的细胞图像分割效果较好。     

利用区域直方图分析图象特征

提出了图象区域分割新方法,将图象空间信息与颜色信息有机结合,本方法可以以较少的数据描述一幅图象,有利于图象数据库的管理与检索;解决了尺度变化、旋转和平移不变性问题。     

基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用

图像分割是图像识别中的主要问题，同时它又是一个经典难题；声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难，属性直方图概念是直方图概念的推广；Otsu阈值化方法是一种性能良好的方法，本文将属性直方图概念应用于Otsu法中，提出了一中基于属性直方图的图像分割方法，文中阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为实例说明了这种方法的可行性。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

直方图匹配图像增强技术的算法研究与实现

给出直方图匹配图像增强技术的原理,讨论单映射方法和组映射规则的优缺点,并针对讨论的映射规则实现了该算法．     

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.     

一种基于小波变换和直方图均衡的图像增强方法

提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法,该方法既能增强图像对比度,又能有效抑制噪声,突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。     

一种直方图分段逼近的图像分割方法

对于图像灰度信息的分布可使用直方图进行分析。分析图像的直方图是图像处理中的一种常见的方法。对于在图像分割时难于得到图象分割的准确阈值问题,提出利用多项式对直方图包络线进行分段拟合,把图像分割阈值问题转化为求多项式极小值的问题,从而求出用于分割图像不同灰度层次的最优阈值的方法。实验结果表明,这种多项式分段拟合直方图包络线的方法具有比较好的直方图包络线拟合效果,可以为灰度图像的多层分割求出比较理想的阈值。     

基于目标图像的提取与测量

通过对图像进行灰度处理和二值化处理,提取目标图像及其边界,并测量所提取目标图像的总面积及目标图像各斑块的面积和周长,由此研究其分布规律与分布密度,并在测量的基础上对目标图像斑块进行统计,得到一定面积或周长范围内目标图像斑块的个数,为相应的研究提供定量分析.