基于二阶梯度的图像增强算法研究

针对PCB图像的特点对图像进行增强处理,使得图像的边缘更加突出,灰度的对比度增加,同时滤除靠近边缘的噪声,为后续图像分割时更有效的选取阈值打下良好基础。使用二阶梯度算子获得图像的增强效果,实验表明,不仅解决了边缘附近噪声去除问题,而且有效地突出了边缘信息,图像的黑白对比分明,尤其是目标图像靠近边缘部分灰度值明显高于其他的非边缘区域。     

跟踪系统中图像预处理技术

为精确获取空间目标三位姿态,达到实时稳定跟踪的目的,采用有效方法对所得图像进行处理是必要的。该文基于图像处理理论,介绍了预处理的几种方法,以实现边缘信息的增强,对边缘检测、特征提取、匹配及三维重建亦意义重大。     

改进的Gabor滤波算法在指纹识别中的应用

指纹自动识别系统中图像的处理和匹配算法在系统的设计中起了尤为重要的作用,本文对Gabor滤波算法进行了简化,同时引入了HGF（Half Gabor Filter）对指纹图像进行了增强处理。实验结果表明经过这种改进的Gabor滤波算法提高了图像的处理速度,并很好的保留纹线的关键信息。     

基于正交小波变换和伪彩色的遥感图像增强

针对基于正交小波分析的图像增强技术一般只适用于黑白图像;而伪彩色处理技术不能够充分处理图像中某些细节信息的缺陷.提出了基于正交小波分析和伪彩色的遥感图像增强处理方法;实验结果表明,增强后的遥感图像无论在视觉效果上还是在噪声特性上都有了很大的改善;该方法简便易行且计算量小,在应用中有较大的灵活性;该方法还具有运算速度快和可操作性强等特点,在遥感图像增强研究方面具有广泛的应用前景.     

基于热平衡的中智学图像分割方法

为降低噪声对图像分割结果的影响,提出一种基于热平衡理论的中智学图像分割方法。该方法将图像转化为中智学图像,考虑每一个像素的不确定性,通过热平衡运算及图像增强处理,使噪声点变得更平滑,再使用γ-均值聚类方法分割图像。实验结果表明,对于含不同程度噪声的图像,该方法的分割效果明显优于中智学方法及改进的模糊C-均值方法。     

基于支持向量机的遥感影像薄云去除方法

提出了一种基于支持向量机的遥感影像薄云去除方法。利用支持向量机对边缘点的极强捕捉能力,将含云遥感影像进行多尺度分解,获得不同尺度上的变换系数,再结合方向滤波器组得到丰富的高频信息。采用自适应阈值的图像增强方法处理这片区域,重构时通过对高频区域的增强和低频区域的抑制,得到去云图像。实验结果表明,采用该方法能有效地去除遥感影像中的薄云。     

“直方图”均衡化图像增强技术研究综述

均衡化即等可能分布,以均衡化指导思想的图像增强方法内涵丰富,意义深远,应用广泛。直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)算法在图像增强中具有很强的代表性,近几年研究人员在此基础上又进一步拓展了均衡化思想在图像增强领域的应用。不过,目前缺乏针对直方图均衡化技术较为全面的综述评论性文章,以均衡化思想为主线,对于相关改进工作,分为五类技术,并分析了各类技术的典型算法,最后指出了今后可能的研究方向。     

A New Medical Image Enhancement Based on Human Visual Characteristics

Study of image enhancement shows that the quality of image heavily relies on human visual system. In this paper, we apply this fact effectively to design a new image enhancement method for medical images that improves the detail regions. First, the eye region of interest （ROI） is segmented; then the Un-sharp Masking （USM） is used to enhance the detail regions. Experiments show that the proposed method can effectively improve the accuracy of medical image enhancement and has a significant effect.     

图解ACDSee3.0照片增强器

以往的图片浏览器功能单一,仅用来浏览和查看图片,当你要对图片的大小、颜色、亮度、对比度等进行加工处理时便无能为力了,这时你不得不为了一个小的修改去调用Photoshop这样的专业图像处理软件。 然而,ACDsee3.0给我们带来了更多的调整、修改及艺术再加工图片的机会。     

自动报靶系统研究综述

介绍了一种基于机器视觉的自动报靶系统,该系统利用CCD摄像机不间断地对靶面进行观测,根据采集的靶面图像的特点和变化,利用计算机图像识别技术检测靶面图像中的真实弹点,然后通过弹点在靶面图中的位置来对弹点区域进行编码。在观测过程中,采用图像灰度配准与增强技术、图像的几何配准技术和小波变换等算法来解决由于光照变化、大风等干扰因素对识别精度的影响。在实际应用中,能够达到较高精度,并能大大减少错报和漏报的情况,该系统精度高、成木低、完全可靠,能够很好地应用于部队训练和射击比赛中有着重要的实际意义和良好的应用前景。