一种改进的非线性滤波器图像增强算法

在图像的预处理过程中,图像增强是一个很重要的步骤.由于传统的反锐化掩模增强算法的在增强图像的同时加入了噪声,该文使用非线性滤波器增强图像.与传统的非线性滤波器相比,本文使用反正切函数来控制图像的增强效果,减少了增强过程中的参数个数,方便了在实际中的应用.实验证明了该算法在进行图像增强的同时,也抑制了原始图像中噪声的放大...     

一种基于VC＋＋的图像增强技术

很多图片在获取过程中因为种种因素的影响，导致图像质量下降。为了改善图像质量，这里介绍一种改善图像质量的方法——灰度线性变换，并给出其具体实现方法和效果分析。     

基于邻域相关信息的X射线图像增强算法

射线图像存在对比度差、灰度范围小、影像模糊等缺陷。传统的反锐化增强算法是图像增强经常用到的方法,该方法简单易行,但对噪声非常敏感。一般是加上一个低通滤波器来抑制噪声,但加上低通滤波器后又会对边缘造成模糊。 针对上述问题,提出了基于邻域相关信息的射线图像增强算法。首先对射线图像进行多幅叠加降噪,然后根据掩模中心像素和周围邻域像素灰度值的差与输出灰度的查找表进行图像增强。该方法在增强图像的同时能够很好地抑制噪声的增加,实验证明这种方法是可行的。     

一种基于VC++的图像增强技术

很多图片在获取过程中因为种种因素的影响,导致图像质量下降。为了改善图像质量,这里介绍一种改善图像质量的方法——灰度线性变换,并给出其具体实现方法和效果分析。     

一种X射线图像增强新方法

针对X射线图像对比度不高,图像偏暗,边缘模糊,噪声大的问题,提出了一种小波变换和模糊理论相结合的图像增强新方法.首先,将射线图像进行小波分解获得低频子带和高频子带,然后,对含有图像基本面貌特征和主要能量信息的低频子带采用广义模糊算子进行处理,能较好地提升图像对比度和局部亮度,对含有噪声和细节信息的高频子带利用软阈值去噪方法进行去噪处理,同时定义了一种新的增强算子,在去噪的同时进行细节增强,最后,对处理后的图像进行小波重构.实验结果表明:该方法可以有效去除图像噪声,提升图像对比度和清晰度,视觉效果良好.     

基于拉普拉斯算法的人脑图像增强技术

拉普拉斯算法是一种二阶微分算法,它可以提取图像的边缘信息并突出图像的模糊细节,医学图像增强可以极大程度上帮助临床医学人员观察诊断病灶。人脑组织相对复杂,经过拉普拉斯变换后的人脑图像可以给医生带来更加清晰锐利的视觉效果,如果在潜伏期尽早发现病灶,病情及时得到控制,将对患者非常有益。本文着重研究拉普拉斯算法,分析其特征及原理并在MATLAB上进行人脑图像的仿真实验。实验结果表明,拉普拉斯算法能够有效增强图像边缘细节信息并增强图像的清晰度。     

一种医学X光图像的混合空间增强算法

医学X光图像具有噪声大、重叠度高、细节丰富等特点。为了改善图像质量,突出细节提高清晰度的同时有效地抑制噪声,论文提出了一种基于空间域的混合增强算法。该算法首先将图像进行对比度拉伸,然后分别进行梯度运算和拉普拉斯处理,最后将这两种处理的结果相乘,再加上原图像,得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法比单一的传统增强算法取得的增强效果更好。     

一种改进的自适应模糊图像增强方法

Russo提出了一种模糊图像增强方法,该方法的效果由一个事先给定的参数来控制,由于同一幅图像不同区域的灰度值分布不尽相同,所以固定的参数并不能取得满意效果。为了获得更好的滤噪效果,研究了一种基于图像区域信息的改进的自适应模糊图像增强方法。该方法首先计算每个像素与其邻域像素的平均灰度差,然后根据该差值为每个像素分配一个噪声率,最后通过该噪声率来自适应地选择参数。该方法能够在滤除图像噪声的同时,不损失图像的细节特征信息。实验结果显示该方法较原方法有较大改进,并明显优于其他一些常规方法。     

一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法

X射线医学图像存在不同程度的边缘模糊以及对比度低等缺点,严重影响了医学图像细节质量,亦常导致医生对病灶的误判与漏判。传统的医学图像增强算法主要针对单一尺度下的边缘消噪增强以及对比度增强而展开,在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分。针对这一问题,提出一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法。所提算法首先采用拉普拉斯金字塔方法将图像分解为多尺度下的子图像,然后对其分层计算模糊隶属度并实现多尺度下的图像加权增强与重构,最后利用双边滤波器对图像实施保边去噪,实现对X射线医学图像的有效增强。与传统方法的实验对比结果表明,所提算法对X射线医学图像具有较强的增强效果,具有一定的理论和实际应用价值。     

基于VC++的伪彩色处理图像增强

人眼对灰度图像的分辨能力较差,但对彩色图像的细节非常敏感,本文介绍了伪彩色图像增强的技术,利用灰度变换法将灰度图像转换为彩色图像,经过转换后可以增强图像,提高了图像的可视性。     

一种快速的自适应图像增强算法①

提出了一种快速的自适应图像增强算法。算法首先对原始图像进行高斯平滑滤波,然后根据原始图像的整体信息和局部信息对图像的像素值进行偏移。最后,利用偏移后的图像信息和非线性函数对图像进行变换,从而实现了对图像细节的增强。通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强算法推广到了彩色图像的处理。实验结果表明,该算法运行速度快,能有效改善图像质量。同时能够根据环境的亮暗,自动调整增强效果,具有自适应的功能。     

一种面向交通场景的快速图像增强算法

为提高夜间图像的增强效果,针对具体的交通场景提出一种改进的图像增强算法。通过改进自适应对比度增强算法（ACE）中放大系数的自适应函数,算法能够有针对性地增强图像亮度较低和对比度较低的区域,防止图像过度增强,并且能够增强图像的细节,克服传统对比度增强算法的不足。实验结果表明,该算法增强效果显著,针对具体夜间交通场景图像处理速度快,自适应效果好,具有消除“振铃效应”、颜色保真和较好的保留并增强图像边缘和细节的能力。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行.提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围.实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果.     

一种新的红外图像复合增强算法

通过对现有图像增强算法的分析,提出了一种新的红外图像复合增强算法。该算法将同态增晰和直接对比度增强算法结合,使得图像中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用。外场实验表明,处理后的图像具有明显的局部对比度增强效果,同时较好地保持了图像的原始面貌。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行。提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围。实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

基于小波对比度的图像增强算法

根据人眼视觉对局部对比度敏感的视觉特性,提出一种基于小波对比度的图像增强算法.首先,对图像进行小波变换,同时得到小波对比度;然后,根据小波对比度,采用非线性运算对小波系数进行调整以增强图像细节.最后,进行小波逆变换得到增强图像.实验结果表明,算法有效地突出图像细节,改善图像质量.     

基于融合的夜间视频图像增强算法

夜晚条件下,能见度低,光线不足等问题导致夜间图像亮度通常很差而且亮度不均匀,从而影响图像质量。首先采集针对同一场景的白天图像,然后再将实时夜间视频进行高斯背景建模,提取出运动目标并将该夜间图像进行增强,对增强后的夜间图像和白天图像进行小波分解,然后用加权融合算法进行融合得到最终的背景图像,将最终的背景图像进行小波反变换,反变换以后的图像与提取出的目标叠加就得到增强后的图像。增强后的图像场景清晰,图像整体上自然、平滑、细腻,算法有效地提高了夜间图像的质量。     

有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法

由于对图像中明暗突变区域的背景光照估计不准确,经典Retinex彩色图像增强算法易产生光晕现象且存在增强后图像细节信息减弱和颜色失真等不足.为此,结合人眼视觉特性提出一种彩色图像增强算法.首先利用人眼对图像结构特征及颜色信息的敏感特性,通过构造彩色双边滤波器来获取图像背景光照,以避免光照突变处产生光晕现象;其次依据人眼系统局部自适应调节特性,通过引入一个对比度调节函数自适应增强图像的细节信息,克服经典Retinex算法在整体对比度提高的同时局部对比度下降的不足;最后利用一种线性的颜色恢复算法恢复增强所得亮度图像的颜色信息.与MSRCR等彩色图像增强算法比较的实验结果表明,文中算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩鲜艳、自然.     

一种基于遗传算法的彩色图像增强方法

遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局优化自适应概率搜索算法,目前已在包括图像处理在内的很多领域得到了很好的应用.本文通过将遗传算法与Otsu图像阈值选取理论有效的结合,对彩色图像进行通道"分解-增强-合成",实现了彩色图像增强.