小波变换在显微热图像位移估计中的应用

针对显微热图像,提出一种基于傅里叶变换的多分辨率位移估计方法。该方法首先对显微热图像进行小波变换,再将原始图像及小波变换后的各个近似分量生成一个基于灰度的金字塔序列图像,然后基于傅里叶变换位移估计算法分别对金字塔各层序列图像进行位移估计,最后将得到的各层序列图像位移量按照分层权重进行加权平均得到最后的图像序列位移量,实验结果表明:该方法有效地提高了显微热图像微位移估计精度,降低了位移估计的平均误差和方差。     

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。     

基于工业现场环境的图像增强方法研究

针对工业环境照明弱和光照不均等问题,运用一种结合空间域和频率域的图像增强方法对拍摄的混料颗粒图像进行增强处理。讨论直方图双向均衡化、拉普拉斯算子和高频提升滤波增强的基本原理:直方图双向均衡化是对直方图的灰度密度和灰度间距两个方向同时进行灰度化处理,能增强整幅图像的对比度;拉普拉斯变换能锐化图像,突出颗粒边缘细节,使颗粒能清晰呈现出来;高频提升滤波对傅里叶变换后的图像进行平滑处理,去除图像噪声。根据上述方法得到的实验结果表明,经新方法增强后图像的增强效果在图像均值、均方差、对比度增强系数方面较原图分别提高了30%、8倍和84%,且比使用单一某种增强方法的效果具有明显优势。     

基于傅里叶干涉法的微结构离面运动测量

提出一种基于傅里叶变换的频闪显微干涉测试方法,对微谐振器和微悬臂梁的离面运动进行测试研究.微结构受激励产生周期离面运动,单个运动周期分解成若干运动相位,利用频闪照明获得不同运动相位的干涉图像,通过傅里叶变换计算出各自的包裹相位,并利用时间轴相位展开提取出微结构的离面周期运动信息.与时间相移干涉法相比,该方法只需在单个运动相位下采集1幅干涉图像,减少了干涉图像采集的时间.对比实验结果表明,傅里叶干涉法的离面运动测量精度优于20 nm.     

一种基于二进小波变换的图像增强方法

传统的增强图像的方法会丢失图像细节。结合二进小波变换和直方图均衡的优势,提出一种基于二进小波变换的图像增强方法。首先利用二进小波变换将图像分解为一个低频分量和三个高频分量,分别对低频分量做直方图均衡处理,高频分量做高斯-拉普拉斯掩膜锐化,再将处理后的低频分量和各高频分量进行二进小波逆变换重构。实验结果表明,该方法较于单纯的只使用直方图均衡的传统方法和只对低频图像做直方图均衡处理方法有较好的增强效果。     

基于多尺度灰度变换的图像增强研究

为了提高图像增强效果,有效地保持原始图像细节,提出了一种基于多尺度灰度变换的图像增强方法。利用梯度域递归双边滤波对原始图像进行多尺度分解。基于小波变换,将分解层的子带分别作灰度变换。根据变换后的各个子带重构得到分解层的增强结果,并在其基础上实现图像的整体增强。对比直方图均衡化、灰度变换,提出的方法增强效果更好,并且保图像细节。利用客观性能指标对增强结果进行评价。实验结果表明,提出的方法有效,并具有结构简单,计算复杂度低的特点。     

基于三维激光扫描的低照度图像色彩增强方法

为了提高图像画面的清晰度，给用户展示更多细节，提出了基于三维激光扫描的低照度图像色彩增强方法。利用图像直方图分析灰度级，通过直方图处理实现低照度图像对比度增强，使所有灰度区域的均匀布局；通过多维信息算出协方差，利用矩阵构成相关数据，在相邻点实行空间曲面拟合，构建平面图像函数，将连续图像函数变换成离散形式，扫描图像找到相应的行列数，判断点位置获得三维激光图像矩阵。通过实验可知，本方法的图像标准差与实际图像差值仅为0.25,信息熵差值仅为0.1,平均梯差值仅为0.05,表明本方法能够增强低照度图像色彩。     

基于多尺度灰度直方图的图像增强研究

直方图均衡是图像增强的经典方法,但通常都是简单地对整幅图像做一次均衡,这样势必对细节部分增强得不够。多尺度直方图均衡的方法就是对小波分解的各个子带分别作灰度直方图均衡,再根据均衡后的各个子带重构得到处理后的图像,实验证明该方法对图像增强很有效。本文的小波变换采用基于提升格式的第二代小波变换,实现结构简单,计算量低,适合整数到整数的变换。     

基于正弦变换的红外图像均衡算法

针对红外图像的特点,提出一种基于正弦变换的红外图像均衡算法。通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩;将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于正弦函数的拉伸变换后进行直方图均衡;最后将均衡后的图像灰度级等间距排列。该算法在压缩灰度冗余的同时进行基于正弦变换的直方图均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像的细节和清晰度。实验结果表明该方法解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾,且算法简单、运算量小,适合在实时图像处理系统中采用。     

线结构光三维传感器扫描方向标定方法

线结构光三维传感器需要结合扫描机构才能对物体进行三维重构,在使用前需要对扫描方向进行标定。由于各个标定图像的清晰度不同,传统标定方法会多次引入噪声,降低了标定精度。为了减小由图像清晰度不同多次引入的噪声,本文提出了基于联合估计的扫描方向标定方法。在标定过程中,需要使用位移台将平面靶标移动一个固定的距离,使每个拍摄位置处的靶标相对相机坐标系的旋转矩阵相同,同时平移向量的变化由位移台的运动步长约束。通过对旋转矩阵和平移向量增加约束,将平面靶标上的二维特征点拓展为三维特征点;联合所有标定图像进行统一的单应性估计,减小了由图像清晰度不同多次引入的噪声。通过测量量块尺寸进行了验证实验,实验结果表明：所提方法的测量误差相比传统方法减小了约30%,而且所提方法具有更好的重复性。所提方法实现了线结构光三维传感器扫描方向的高精度标定,减小了传感器三维重构的误差。     

基于线列红外探测器的图像增强算法研究

针对线列红外探测器扫描成像特点,提出了一种基于平台直方图统计的红外图像增强算法。仿真结果表明,该算法能够校正扫描型热像仪由盲、闪元引起的黑白道,提高图像的对比度,修正全局灰度等级,锐化图像中的边缘细节,对扫描成像系统的红外图像具有较好的增强效果。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法。首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像。实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善。     

沙尘环境下视频图像增强方法的研究

针对沙尘暴环境下,因大气介质中悬浮的沙尘颗粒的散射作用导致的视频图像质量严重下降,清晰度与对比度降低,边缘模糊等问题,本文提出了一种空间域与变换域相结合的沙尘图像增强方法。先将降质图像转换到模糊域进行全局沙尘图像的PAL模糊增强;然后在空间域利用带限局部直方图自适应均衡算法对局部分量进行增强处理,最后利用POSHE算法对局部细节再次进行增强处理。实验结果表明,所提方法能够有效的提高沙尘图像的对比度,突出图像细节与边缘信息,增强了图像的整体视觉效果。     

Medical image enhancement algorithm based on wavelet transform

Low contrast and poor quality are main problems in the production of medical images. By using the wavelet transform and Haar transform, a novel image enhancement approach is proposed. First, a medical image was decomposed with wavelet transform. Secondly, all high-frequency sub-images were decomposed with Haar transform. Thirdly, noise in the frequency field was reduced by the soft-threshold method. Fourthly, high-frequency coefficients were enhanced by different weight values in different sub-images. Then, the enhanced image was obtained through the inverse wavelet transform and inverse Haar transform. Lastly, the image's histogram was stretched by nonlinear histogram equalisation. Experiments showed that this method can not only enhance an image?s details but can also preserve its edge features effectively.     

MIMO雷达近场成像校准与互耦合补偿方法

毫米波频段的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）因拥有良好的方位向分辨率而受到广泛关注,同时在发射端和接收端采用多根天线多输入多输出（Multiple?Input Multiple?Output, MIMO）的方式可以极大提高信道容量。然而MIMO?SAR图像重建计算较为复杂,且多个通道间幅相不一致和相互耦合容易导致图像出现伪影,严重影响成图质量。基于此,本文对引入非均匀快速傅里叶变换（Nonuniform Fast Fourier Transform, NUFFT）简化的距离迁移算法（Range Migration Algorithm, RMA）成像算法进行了研究;在分析扫描架运动抖动对相位影响的基础上,探究了通过照射金属反射面的MIMO阵列校准方法,实现了192个通道的同时校准;并搭建了毫米波SAR系统实验平台,对伪影消除、成像分辨率等开展了验证实验。实验结果实现了图像重构,成像分辨率达到了2 mm,完成200 mm×200 mm孔径扫描时间缩短至120 s。     

基于非均匀同区域线性CCD成像的卫星姿态调整与非线性定标方法

提出了对非均匀场景同一区域成像的卫星姿态调整及基于直方图匹配的线阵CCD非线性相对辐射定标方法.当在轨卫星需要执行相对辐射定标任务时,首先计算初始偏流角并调整卫星偏航角进入在轨定标成像模式;然后在定标成像过程中控制卫星偏航角,使得线阵CCD阵列的所有像元能够依次对同一区域成像;最后基于直方图匹配方法建立高精度非线性相对辐射定标模型.仿真实验给出了不同姿态对应的定标成像情况下的偏航角调整大小与调整周期,并分析了引起偏流角误差的因素及其对偏流角的不确定性.该方法既不需要地面均匀定标场等,也不需要统计分析大量在轨图像数据;且每一轨都可以执行定标任务,避免了卫星不同轨数据之间的不稳定性所带来的定标源自身不可靠问题.     

基于Contourlet变换的图像增强方法

针对传统图像增强不能同时兼顾去噪和增强细节及小波变换在增强图像细节上的明显不足,提出一种了基于平移不变Contourlet变换的图像增强方法。采用平移不变Contourlet变换对图像进行多尺度分解,再利用非线性变换对Contourlet系数进行处理从而达到抑制噪声和增强细节的目的。实验结果表明本方法达到了良好的图像增强视觉效果,与传统的直方图均衡和小波域图像增强方法相比,其信噪比、(细节方差/背景方差)值都有了显著的提高。     

光纤耦合的亚像元超分辨率扫描成像图像处理

遥感成像时,采用六角形排列叠层结构的光纤束耦合图像,微扫描工作方式使目标图像依次通过各层光纤。六角形排列的光纤束邻近层光纤之间的错位属亚像元量级,采用亚像元图像处理能获取超分辨率图像。亚像元处理时,首先分离邻近层光纤耦合的图像,以其中一幅图像为基准对另一图像进行配准处理得到中间图像,然后对中间图像和基准图像进行傅里叶变换。考虑仪器及人眼分辨极限,设定图像信号为带限信号,将光纤束邻近层半个像元的错位转化为两幅图像频谱的相位差,从而确定图像融合的插值函数。实验结果表明,针对光纤束六角形排列的亚像元处理获取了超高空间分辨率的图像。     

织物图像增强技术的研究

对具有不同特性的织物数字图像利用二维离散傅立叶变换进行图像增强和图像复原等操作,能有效地改善图像的 质量,突出所需要的细节,为织物密度的自动测量提供最佳质量的图像.研究了二维离散快速傅立叶变换算法,以及利用该 算法在频率域中进行图像增强和图像复原的新方法.实验结果分析表明,利用提出的方法可以较好地改善织物图像的质量.