基于图像特征分块的分数阶微分图像增强算法

为了改善图像增强效果,突出图像主体,研究了一种基于图像特征分块的分数阶微分图像增强新算法。该算法通过构造分数阶微分掩模算子,根据图像特征分块的结果设定分数阶阶数,形成分数阶阶数矩阵,然后将其代入掩模算子,并与原图像进行运算。实验中分别对原图像和加入了高斯噪声的图像进行处理,并比较了不同参数时图像增强效果。实验结果表明,该算法能较大地增强图像主体部分的纹理,同时一定程度上抑制了背景及平滑区域图像噪声的增加。在图像平均梯度略低于传统分数阶微分增强算法的程度上,该算法对图像纹理的增强幅度更大。     

基于纹理复杂度的自适应分数阶微分算法

图像分数阶微分算子具有较强的纹理细节信息增强能力,但最佳分数阶微分的阶数需要人为指定。为此,分析传统的分数盒维计算方法并对其进行改进,提出一种基于纹理复杂度的自适应分数阶微分算法。选择可以表示纹理细节复杂程度的分数维作为参数,自适应确定微分的阶数。实验结果表明,改进算法提取图像边缘的效果较好。     

基于自适应分数阶微分的医学图像增强算法

针对图像增强过程中,分数阶微分的阶数往往由经验或大量的实验来选择较优的值,不能实现自适应性,没有充分发挥分数阶微分的优良特性的问题,提出了一种基于图像局部梯度、信息熵和方差等3个与图像纹理相关的参数的自适应分数阶微分图像增强算法,并应用于一些相关的医疗图像中。依据信息熵和平均梯度等纹理分析的定量评定标准,对增强后的图像做了实验比较分析。实验结果表明,相对于所比较的算法,自适应分数阶微分算法能够在增强图像的边界和纹理部分的同时,能保留平滑区域的信息细节,同时获得较好的视觉效果。     

基于分数阶微分的图像增强

通过理论分析得出分数阶微分可以大幅提升信号高频成分,增强信号的中频成分、非线性保留信号的甚低频,据此得出分数阶微分应用于图像增强将使图像边缘明显突出、纹理更加清晰和图像平滑区域信息得以保留的增强图像;然后由经典的分数阶微分定义出发,推导出了分数阶差分方程,构建了近似的Tiansi微分算子.通过图像增强的实验表明:采用基于分数阶微分算子的图像增强方法,其增强图像的视觉效果明显优于传统的微分锐化(整数微分)方法.文中方法为拓展分数阶微分的应用领域进行了有意义的探索.     

图像增强中分数阶阶次自适应模型的构造

为了解决分数阶微分算子在图像增强中需要人工寻找最佳阶次,缺乏阶次自适应的问题,构造了分数阶微分阶次自适应数学模型。该模型以反正切函数为原型,以图像的梯度信息、局部信息熵、亮度和对比度为自变量,建立了微分阶次与图像局部信息之间的关系,从而可以根据图像的局部信息特征自动计算图像中各个像素点的最佳阶次,并将该模型应用在分数阶微分Tiansi算子的图像增强中。为了验证该模型的有效性,选用标准图像库中的多幅纹理图像进行实验,对实验结果进行了定性和定量分析,在定量分析中采用图像信息熵、平均梯度、清晰度和对比度四个评价指标衡量图像增强的效果,并与二阶微分Laplacian算子、Tiansi算子进行比较。理论分析和实验结果均表明建立该模型的有效性,对灰度图像可以得到连续变化的增强效果,接近于最佳分数阶微分增强效果,符合人们的视觉感受。     

分数阶微分的婴幼儿脑MR图像增强算法

目的 由于传统的分数阶微分算法本质是提高相邻像素点的灰度差,达到增强对比度的作用,但是同时会放大和产生噪声,这容易使婴幼儿脑MR图像的增强效果有限或过增强。为了解决上述问题,提出一种融合非局部均值信息的自适应分数阶微分的婴幼儿脑MR图像增强算法。方法 用平均梯度和大津算法自适应确定分数阶阶数,融合纹理粗糙度确定初始的分数阶阶数。为了进一步抵制噪声等干扰,利用更大邻域的纹理信息,融入非局部思想确定分数阶微分的阶数。最后用最终的分数阶阶数对图像进行滤波,得到最终的增强图像。结果 实验通过信息熵、平均梯度和空间频率指标统计结果证明本文算法具有优越的图像增强性能。信息熵指标能够高出对比算法0.2%~12%,平均梯度指标能够高出对比算法5%~59%,空间频率指标能够高出对比算法6%~59%。结论 本文算法可以在增强纹理细节及抑制分数阶微分引入噪声方面都取得较好的效果。本文算法也适用于普通的模糊图像,具有良好的应用背景。     

一种基于分数阶微分的岩石裂隙图像提取算法

文章从分数阶微分和岩石裂隙图像的特点出发,提出了一种可运用于低灰度高频岩石裂隙细节提取的一种方法。该方法利用分数阶算子构造出小阶数微分算子模板,然后针对图像做迭代卷积操作,利用卷积后的图像极大值来逐次提取图像高频部分。最后实验证明。该方法相对于分数阶微分Tiansi模板算法具有非常好的细节提取能力,对拓展分数阶微分的应用进行了非常有意义的探索。     

基于1~2阶分数阶微分的图像增强算法

在利用分数阶微分进行图像增强时,现有方法大多是基于0~1阶分数阶微分,而基于1~2阶分数阶微分的方法较少。为此,分析1~2阶分数阶微分对图像增强的作用,基于1~2阶分数阶微分构造一种用于图像增强的掩模算子。实验结果表明,该算子优于常用的频域法和空域法,比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的图像增强效果。     

自适应分数阶微分的复合双边滤波算法

分数阶微分的图像滤波和增强方法多数通过尝试不同的分数阶得到结果,并以固定分数阶进行纹理细节提取,这种方法对于复杂环境难以鲁棒的增强整幅图像中的纹理细节。为此,我们提出了一种自适应的分数阶微分的复合双边滤波方法。通过分析纹理特性,建立幅值频率非线性联合指数模型自适应选择分数阶微分阶数检测图像纹理细节,有效克服图像中纹理细节的变化;在双边滤波的框架下,引入自适应分数阶微分构建的引导图像,借助细节转移方法,确保在图像去噪的同时保持/增强纹理图像细节。实验结果表明,自适应分数阶微分的复合双边滤波算法在图像滤波、去雾、细节增强等计算机视觉应用方面具有良好的效果。     

数字图像的Caputo分数阶微分增强

为了提高图像的对比度,提出一种基于Caputo定义的分数阶对比度增强算法.首先给出分数阶Caputo定义的分数阶方向微分和数值计算方法,并推导了8个方向的分数阶微分模板;用8个方向的微分均值替换该点原像素值,得到增强后的图像;最后证明了二阶Laplacian算子是文中方法的一个特例.实验结果表明,该方法能明显地改善图像的对比度,突出图像的细节信息,增强后的图像具有较好的视觉效果.     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。     

基于二维Otsu准则的自适应分数阶微分的图像增强算法

针对传统的分数阶微分应用于图像增强中会在强化图像边缘的时候忽视了图像的纹理,或者在保留更多图像纹理的同时弱化了图像边缘等不足,本文提出一种可以根据像素点的动态梯度来自适应调整分数阶微分阶次的图像增强新方法.该方法引入改进的二维Otsu准则,并结合图像的区域特征构造出自适应分数阶微分函数,进而求出与每一个像素点相对应的分数阶微分阶次.最后,实验结果表明该方法比较现有的方法可以更好的提取和增强图像边缘的同时,保留图像弱纹理和平滑区域,从而达到更佳的图像增强效果.     

一种自适应分数阶偏微分图像增强模型

针对传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法对图像暗区纹理区域的增强不足的缺点,考虑到人眼对光感的敏感程度不同,将亮度对视觉的影响因素考虑进传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法。以梯度和灰度值为参数,建立了一种新的自适应分数阶偏微分图像增强模型。该模型改善了传统算法对暗区图像增强不足的缺点,图像增强后的平均梯度提升明显,很好地改善了图像的视觉效果。实验结果说明本算法具有一定的有效性。     

An adaptive enhancement method for generic multi-modal high‐bit RAW grayscale image displaying on low-bit monitors

Aiming at the poor adaptability and robustness of existing pseudo-color methods, most of which can only deal with an 8-bit grayscale, an adaptive enhancement algorithm of high grayscale images based on priori knowledge was proposed. Firstly, aiming at the problem that the original RGB color space is not easy to adjust dynamically, the power adjustment was integrated into the constructed high-bit chromatogram, and a power adaptive adjustment function based on the brightness priority over the original grayscale image was designed. Secondly, aiming at the problems of over-exposure, under-exposure, and poor gradients in RGB space, an adaptive grayscale correction algorithm was designed according to the priori knowledge distribution of RGB perceived brightness. Finally, to guarantee the color balance of the enhanced image, a color balance correction algorithm based on CMY space was designed. To verify the effectiveness of this method, it was applied to the pseudo-color enhancement of 16-bit pipeline CR images, 14-bit infrared images, 24-bit pipeline DR weld images, 8-bit or 24-bit rail crack images, and 16-bit remote sensing images respectively. The subjective and objective experimental results show that the design method has stronger adaptability, which has obvious advantages compared with the existing advanced high grayscale image enhancement methods. The enhancement effect is more coordinated, the processing result is more in line with human visual perception, and the details and texture information of the original image can be better preserved.     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

基于分数阶微分增强的肺CT图像血管分割

为了提高对肺CT图像中血管自动分割的准确性,提出基于分数阶微分增强的局部子区域分割方法。通过对肺CT图像的增强、分割方法和分数阶微分对图像细微细节的增强能力的比较和研究后, 该方法先采用构建的分数阶微分算子对肺CT图像加以增强后, 再用两个控制指标获取的局部区域最优阈值来分割肺血管。实验结果表明, 它可以有效地提取肺血管网络并且能够分割得到更为丰富的血管细节; 对比传统方法的肺血管分割结果,它能更准确地分割出肺CT图像中的血管。     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。