血管内超声图像的血液噪声抑制和对比度增强研究

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法。根据血管内超声成像的特点估计噪声的方差,并由二进小波变换的分解结构给出局部阈值的计算方法,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理。同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法。实验结果表明,与现有血管内超声图像去噪的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,保留了图像的细节,具有更好的实用性。     

基于多尺度分析的血管内超声图像去噪和增强

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强

针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础.     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

低对比度图像边缘增强算法的研究与应用

单色低对比度图像具有邻近像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点,这使得图像中的目标、背景、细节、噪声等信息都包含在一个较窄的灰度范围内而难以区分,从而给目标的边缘检测和识别带来困难。针对低对比度图像边缘的增强问题进行了研究,在分析传统对比度增强算法的实质以及所存在问题的基础上,提出了一种新的算法——四段对比度拉伸法。一系列的对比实验证明,该算法有较广的适用性、较强的抗噪性、较灵活的应用范围。在低对比度冷钢板边界检测实验中,对于不同情况,该算法可以通过改变灰度变换函数中系数的取值来增强目标的边缘,有效地提高冷钢板边缘的识别与提取。     

改进的直方图均衡化和NSCT变换的红外图像增强

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于改进的直方图均衡化和NSCT变换(nonsub sampled contourlet transform)相结合的的红外图像增强方法。首先对红外图像进行NSCT变换,得到多尺度多方向的高频子带系数和一个低频子带系数。高频子带首先采用自适应降噪函数降低高频系数的噪声同时很好地保护边缘信息,然后采用非线性增益函数调整高频分量;在低频分量上采用改进的直方图均衡化方法进行增强。最后经NSCT逆变换得到增强图像。实验结果表明,提出的算法可以有效地提高红外图像的对比度,抑制图像的噪声,增强图像对比度,突出图像的边缘轮廓信息。     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

基于小波变换的分开-合并图像分割

小波变换具有良好的“时间—频率”局部化特性及多尺度变焦距特性对于二维图象的小波变换,其梯度模值提供了图像的边缘信息在大尺度时,图像边缘稳定,但存在有位移小尺度时,边缘定位精确,但易受噪声影响噪声和边缘都具有较高的空间频率噪声的能量小,在大尺度下,其小波变换系数值小边缘的能量大,在大尺度变换下,其小波变换系数值大由多尺度小波变换系数的变化情况,估计边缘的类型采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开—合并法图像分割的一致性度量从而在大的图像块中,去除噪声的影响,在小的图像块中,以小波变换的局部极大值精确定位边缘,根据边缘信息进行分开—合并法图像分割实验表明,算法得到满意的结果     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

基于小波的医学图像自适应增强

提出了一种对图像进行增强的方法，该方法的特点是，单独地处理小波系数，并且分析小波相邻各层之间的相关性，作为判断噪声的依据，然后利用这些信息对图像进行增强．实验结果表明，这种小波增强方法可以减小噪声的放大，能够在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果．医学图像往往同时具有低对比度和较高噪声，因此本文提出的方法正适用于这类图像．     

基于小波变换的图像增强算法

结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了噪声这个问题·实验表明,该算法在得到很好的图像增强的同时,能很好地抑制噪声,对于多噪声环境下的弱细节信号能达到很好的增强效果·     

Research on wavelet-based algorithm for image contrast enhancement

A novel wavelet-based algorithm for image enhancement is proposed in the paper. On the basis of multiscale analysis, the proposed algorithm solves efficiently the problem of noise over-enhancement, which commonly occurs in the traditional methods for contrast enhancement. The decomposed coefficients at same scales are processed by a nonlinear method, and the coefficients at different scales are enhanced in different degree. During the procedure, the method takes full advantage of the properties of Human visual system so as to achieve better performance. The simulations demonstrate that these characters of the proposed approach enable it to fully enhance the content in images, to efficiently alleviate the enhancement of noise and to achieve much better enhancement effect than the traditional approaches.