直方图处理在图像空间域增强处理中的应用

图像的灰度级变换增强是图像增强处理技术中一种直接的基于空间域的处理方法。主要研究了将灰度图像的灰度级数用直方图来表示,在MATLAB平台中,通过编程研究了直方图均衡化和直方图规定化算法,使直方图分布均匀,达到图像的增强。     

基于直方图均衡的图像增强

讨论了直方图均衡构图像增强原理及对原理进行了证明，介绍了处理数字图像增强的具体过程和算法。以一个对比度较小构图像为实例得到其直方图，按照该算法对图像灰度曲直方图进行均衡使其近似均匀分布，处理后图像的对比度得到明显改善。     

基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法

文章针对传统直方图均衡增强算法存在红外图像细节信息丢失问题,且算法没有考虑人眼视觉特性,提出基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法;根据像素邻域信息建立广义直方图,进行直方图均衡化处理;在均衡化过程中,利用人眼灰度分辨能力,对拉伸过大的灰度级进行限制,再对被过度压缩的灰度级进行适当拉伸以扩大其动态范围;实验结果表明,该方法有效增强图像局部细节,解决了红外图像视觉模糊的问题,使增强后图像视觉效果更自然。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

X线医学图像的对比度增强方法与实现

在分析了直方图均衡化、规定化和局部对比度增强三种图像增强方法的基础上,将直方图规定化和局部对比度增强方法相结合,对X线医学图像进行增强处理．实验结果表明该方法的增强效果优于直方图均衡化、规定化处理方法的增强效果,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节．     

MATLAB和VC环境下图像处理效果比较

灰度直方图是图像预处理技术中涉及最广泛的基本概念之一,是图像最基本的统计特征,它反映了图像灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内达到分布均匀,以改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。本文介绍了直方图理论基础以及直方图的均衡化,以一个灰度图像为例,在MATLAB和VC环境下实现了灰度直方图的绘制与直方图均衡化处理,并对其效果进行比较。     

改进的图像增强直方图统计方法

为了在不增加图像增强算法复杂度, 便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像, 提出了一种新的直方图统计方法。给出了改进的直方图统计和分布调整算法, 将亮度控制与直方图分区域均衡相结合, 对直方图整体分布进行修正, 以改进亮度饱和问题; 采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图, 通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。实验结果表明, 该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果, 既避免了图像亮度出现过饱和的现象, 又突出了图像细节, 视觉效果明显优于传统方法。     

基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用

基于直方图的图像增强是图像处理中常用的一种技术,对改善图像的视觉特征具有很明显的效果。本文主要讨论了直方图均衡化和规定化技术的相关原理,同时以一组灰度图像为例,得到了MATLAB处理前后的对照图像及其直方图。从实验结果可以明显看出:均衡化处理后的图像视觉效果得到了很大程度的改善,原始图像密集的灰度分布变得比较均匀,图像对比度明显增强。直方图规定化使图像中原来看不清楚的细节变得容易观察,视觉冲击感加强。     

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究

为了快速便捷地处理彩色图像,更好地增强图像,从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发,提出了直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法.通过MATLAB仿真实验,验证了算法的可行性.     

直方图均衡技术在数字X线医学影像中的应用

利用直方图均衡技术对低对比度数字X线医学影像进行图像增强处理,比较图像增强前后的效果。用直方图均衡算法,将原始图像低对比度,密集的灰度分布变得比较稀疏和均匀,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡技术对于图像细节部分有所增强,使不易观察到的细节变得清晰。开发出基于VC++6.0平台的MFC应用程序。     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

基于分数阶样条小波与IHS变换的图像融合

该文提出用分数阶样条小波和Intensity-Hue-Saturation（IHS）变换结合的方法进行高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像的融合。分数阶样条小波由于具有良好的分数阶逼近性能，在分解图像时可得到更多的细节，而IHS变换在处理图像时会扭曲光谱特性，通过两者的结合，可得到高分辨率、多光谱图像。将该方法和传统‘Daubechies3’小波与IHS变换相结合的方法比较，实验结果证明了分数阶样条小波更多地保留了高分辨率图像的空间特性和低分辨率图像的光谱特性。     

拉盖尔超群相联系的小波及其Weyl变换

定义了拉盖尔超群的可允许小波及英Weyl变换,给出了可允许小波的基知性质和Weyl对应在L^p空间上的有界性．     

逼近希尔伯特变换对的小波基的设计

很多研究者已经证实在信号处理中利用一对小波变换能够获得显著的改进，其中这一对小波形成一对希尔伯特变换对。基于谱分解本文构造了互为希尔伯特变换对的二进小波基对。但是从一个已知的小波出发，利用它的希尔伯特变换来得到第二个小波，此时第二个小波不会是有限支撑的。本文设计一个有限支撑的小波去逼近无限支撑的小波。这个方法和Daubechies构造带有消失距的紧支撑小波的方法很相似，只是逼近希尔伯特变换要用到一个平坦延迟的滤波器。     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

Fourier变换支集紧的小波及其应用

我们构造了一种 Fourier变换支集为紧的小波 ,将其应用到信号去噪、计算 Hilbert变换等实际领域 ,同时与 Daubechies小波进行比较实验 ,结果比 Daubechies小波在这些领域的应用效益更好 ,并对形成这些结果的原因进行了一些分析     

红-黑小波变换

介绍一种新的第二代小波变换——红-黑小波变换，它是把矩形栅格的数字图像分成红块和黑块，利用二雏提升格式进行构造。并从理论上与张量积小波变换进行了比较。实验表明红．黑小波变换可以更有效地去除图像的相关性并得到更稀疏的图像表示，在图像压缩中红．黑小波变换比传统小波变换更有效。     

子波变换用于雷达目标回波特征提取的研究

提出了一种用子波变换对雷达目标回波进行特征提取并用神经网络对其分类的新方法，子波变换同时起到了数据压缩作用。用此法对微波暗室中得到的雷达目标回波进行特征提取和分类，对５种飞机模型分类的平均正确率可达９８％。结果表明新方法是十分有效的。     

信号的多相表示与M-带小波变换

指出了多通道滤波器组问题与M-带小波变换具有密切的联系,是M-带小波应用的基础.从M-带小波应用的角度出发,研究了信号的多路复用及多相表示方法,以及时、频空间中M-带小波变换系统的系统函数及输出输入信号的分析及综合算法,并在数学上建立了多路复用技术中多相型数字信号网络与M-带小波滤波器的构造方法.     

与可允许群相关的Clifford代数值的可允许小波

研究与可允许群相关的Clifford代数值的可允许小波。用Fourier变换的语言对可允许条件进行精确描述,给出该类可允许小波变换的Plancherel公式、再生公式、再生核,并给出了关于可允许群的一个近乎充分必要条件的刻画。