椒盐噪声下图像原始直方图估计的收敛性实验

获得噪声干扰图像的原始直方图有助于判断像素的原始灰度值.分析了脉冲噪声下图像的原始直方图估计出现局部偏差的原因,并以噪声率给定而噪声散布逐步趋于均匀的图像序列作仿真,实验结果表明随着脉冲噪声趋于均匀成为椒盐噪声,图像的估计直方图将重合于原始直方图.     

基于直方图特征函数HCF的数字隐写算法

为了提高原始信息的保密性和抗攻击的鲁棒性,本文提出了一种新的水印嵌入策略,即基于直方图特征函数HCF的数据隐藏方法,隐藏信息位置不明显且取值具有随机性。在假定独立性条件下,隐写图像的直方图是噪声概率群分布函数PMF和原始直方图的卷积。在频域这种卷积可看做是直方图特征函数HCF和噪声特征函数的乘积。基于此架构采用DCT变换嵌入隐藏信息。实验结果表明本算法具有更好的鲁棒性,并能在攻击后检测出绝大部分隐写图像。     

基于高通滤波器的图像增强方法(第二次修改稿)

分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时,较好的保持图像细节,对图像噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

高椒盐噪声图像滤波算法

提出了一种适合于消除高密度椒盐噪声的滤波器。该滤波器充分利用了直方图在受椒盐噪声污染前后形状基本不变的稳健特性。通过计算相邻灰阶直方图的差得直方图梯度,并据此界定噪声范围,确定噪声点。对噪声点,结合图像直方图和图像局部相关的特性,提出了一种新的自适应加权平均算法,是一种新型的噪声判别及噪声滤除算法。该算法可以根据试验需要,采用迭代的方式,达到理想的滤波效果。试验表明,本算法对椒盐噪声特别是高噪声率图像的处理具有很好的性能。相比较现有算法,其去噪声能力大大提升。     

面向快速成形的骨体断层图像分割算法研究

通过分析面向快速成形的骨体断层图像固有的特性，利用灰度特性对图像自动阈值分割．先对图像原始直方图进行移动平均修匀，再对其进行高斯函数的卷积运算以消除噪声点，通过有限次循环，获得平滑曲线。对卷积后的直方图作二次指数平滑处理，求得平滑信号的局部极值，即可确定最终的阈值．实验表明：该方法能快速、有效地分割骨体图像．     

一种自动分段的灰度线性拉升算法

灰度分段线性拉升是图像增强技术中使用较多的一种算法,其关键是分段点的选择.常见的自动选择方法是以原始图像中的最小、最大灰度值为分段点,它对于灰度范围分布很广的图像增强效果有限,适用范围窄.本文通过对原始图像直方图的分析,借助于其累积直方图反映的灰度分布特点,提出了一种在图像累积直方图上设置上限阈值和下限阈值来自动确定分...     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

基于灰度插值直方图线性化的医学MR图像处理设计与实现

为了解决医学MR图像边缘模糊、亮度不合理和噪声抑制效果不好等问题,提出了一种灰度插值直方图线性化算法。该方法先对含混合噪声的医学MR图像进行直方图线性化处理,抑制部分噪声,使亮度达到合理的范围,进一步将得到的结果进行多项式插值运算,消除象素块间的灰度差异,使图像达到层次清晰。仿真实验结果表明,该算法获得的图像亮度、峰值信噪比的值和结构相似性指数指标均最大,其中,峰值信噪比值高出其他方法约为1.6～3.2 dB,结构相似性指数指标高出其他方法约为5%～7%。该方法可有效地降低噪声,较好地保持了医学MR图像边缘和细节信息,其效果明显优于自适应直方图均衡化和直方图局部线性化等方法。     

可增强图像细节的改进的直方图均衡化算法

针对传统的直方图均衡化算法易导致图像细节信息丢失和噪声放大的特点,本文在直方图均衡化算法的基础上加以改进,将图像的高频分量和低频分量分开进行处理,然后再进行合并去噪,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,抑制图像噪声.实验结果表明,该技术能使图像的细节和清晰度得到明显的增强.     

基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割

在大米垩白分割过程中,由于噪声等影响,图像原始直方图呈明显的锯齿状变化.在阅值选择定位过程中,会产生大量虚假阈值点,影响阈值点的自适应准确选取.通过直方图修正,实现直方图的平滑处理,消除大量虚假阈值点,保证意义阈值点的位置与值不变,达到阈值选取过程中抗噪声的目的.并利用小波变换实现阈值点的自适应多分辨率定位.实验表明通过直方图修正和小波自适应定位多阈值可实现大米垩白区域的有效分割.     

新疆地方性肝包虫CT图像的灰度直方图特征提取与分析

 图像特征提取是图像识别、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等工作的基础,是模式识别和分类中的关键问题。本文运用灰度直方图法提取新疆地方性肝包虫CT图像特征,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,并对灰度直方图特征进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果表明,灰度直方图法提取的特征在统计分析中存在差异,且提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

针对二值图像分块奇偶密写的统计分析

一种实现简单的二值图像密写方法是将图像分为2×2的小块后利用边缘块的奇偶性来隐藏秘密信息.将含密图像以不同行列作边界分块时,图像块像素和的直方图存在明显差异,且非边缘块的数目变化较大.这一异常会暴露秘密信息的存在.通过将含密图像错位分块后作二次密写,并统计不同分块方式下非边缘块数目的变化量,可估计出嵌入量.该方法容易实现,实验验证了该方法的有效性.     

保持直方图特性的最低比特位密写方法

基于对最低比特位Matching密写方法与利用图像直方图进行的密写分析方法的研究,提出了一种可保持直方图特性的LSB Matching密写方法．在密写过程中定义动态改变的密写信息表以记录秘密信息嵌入位的增减,并根据信息表内的记录判断下一次同样灰度值的像素嵌入秘密信息时的增减方向,而总体原则是尽量保证密写后的图像直方图变化最小．实验表明,经该方法密写后的图像直方图基本保持了原有峰值和变化趋势等属性,对一些针对图像直方图攻击方法有很好的效果．     

利用行列变换的无损信息隐藏算法

为了充分挖掘载体图像的像素相关性,提出一种利用行列变换的无损信息隐藏算法LDHA RT。该算法依次计算列方向、行方向和对角线方向的像素差及其直方图,对获得的像素差直方图进行移位以构造冗余空间,实现在指定差值处嵌入隐藏信息。在提取隐藏信息后,LDHA RT算法可以无损地恢复载体图像,不需要除隐藏信息以外的附加信息。仿真实验表明,与参考文献的算法相比,LDHA RT算法的PSNR／bits是最低的或接近最低的,表明该算法在保证图像质量的情况下,具有隐藏信息容量大的优势。     

基于几何不变量和规格化直方图的层次图像检索模式

提出层次图像分割方法,将检索图像在不同的层次上分割为不同大小的子块,计算这些子块与查询图像间的相似度进而实现检索,同时可以获得检索图像中查询目标对象的尺度和位置信息。根据图像的几何不变量和规格化直方图特征提出了一种层次块图像检索模式,并且用500幅各类图像进行了试验。在最理想的相似度阈值下,仅以几何不变量为特征的检索精度可达到78%。此外,该检索模式也可很好地处理大小不同的图像。     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

基于统计投影法的图像检索

提出一种基于统计投影法的图像检索方法．首先把图像转换为HSI颜色模型,把网像分块并提取分块的主色调和主灰度,然后将图像的主色调和主灰度分别在水平和垂直2个方向上投影,得到4个投影直方图、最后使用这4个投影直方图的的前三阶中心距作为特征,计算图像相似度．     

基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.     

使用直方图熵阈值法,从背景中自动分离出医学心脏图象

在医学科学研究和临床诊断中,常常需要在图象背景中分离出心脏或其他内脏器官的图象,以便对心脏或内脏器官进行几何学参数的测量。本文使用信息论中熵概念,推导出与先验和后验信息有关的评价函数,由它来选择最佳阈值,使分离出完整的心脏图象。为了能得到精确、清晰的心脏边界,本文使用了双曲线函数增强处理,选择常数C为0.5或1。采用灰度值窗口法后,并把阈值处理后图象的直方图起点移至灰度级为零的位置,使增强心脏边界的效果更为明显。本文使用Roberts边缘检测法获得了精确又清晰的心脏边界。