一种基于融合的乳腺图像增强方法

不同的增强方法对乳腺图像的增强重点不同,灰度线性变换法加大图像动态范围,增强高通滤波法增强图像的精细结构.分别采用这两种方法对乳腺图像进行增强,然后利用加权平均融合方法综合这两种方法的优点,融合两个图像,取得了较好的增强效果.     

一种新的图像二值化方法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别效果.首先通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第一幅源图像;然后根据自组织神经网络计算阈值,对图像进行二值化,得到第二幅源图像;再根据灰度值最小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像.最后给出模拟实验,实验结果表明该方法是有效的.     

基于灰度值相应概率的非刚性图像配准

提出了一种基于灰度值相应概率的，对多模态非刚性医学图像进行全局弹性配准的快速算法．通过两幅图像重叠部分的２Ｄ灰度联合直方图，计算灰度值相应概率（ＧＶＣＰ），使用遗传算法最优化ＧＶＣＰ实现两幅图像之间平移和旋转的全局刚体配准．将两幅图像的重叠部分均匀地划分成互为重叠的体积子块，再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的ＧＶＣＰ，实现每对对应子块之间平移的局部刚体配准，并将每子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．     

基于IE 和AG 的小波图像融合方法

为客观评价几种小波融合图像算法的优劣, 采用了基于信息熵(IE: Information Entropy)和平均梯度(AG: Average Grads)的融合图像质量评价方法。首先选取了两组不同的源图像, 其中一组为曝光度不同的两幅图像, 另一组是焦距不同的两幅图像。然后对图像进行4 层小波分解, 低频系数全部采用像素点平均值法进行融合, 高频系数分别运用区域绝对值最大法、像素点绝对值最大法、区域最大梯度法以及像素点平均值法4 种小波系数融合规则进行小波图像融合, 最后分别比较了4 种融合图像的IE 和AG 值。实验结果表明, 将4 种小波融合方法进行比较, 基于像素点的最大绝对值法IE 和AG 值最大。对于曝光度不同的两幅图像, 其IE为7. 206 5 bit, AG 为5. 983 7 10^-5 , 对于焦距不同的两幅图像, 其IE 为7. 130 8 bit, AG 为4. 794 3 10^-5 。可见, 4 种融合规则相比较, 基于像素点的最大绝对值法融合效果最好, 从而验证了该方法的有效性。     

一种新的基于形状的灰度图像插值方法

通过2幅已知的灰度图像，用数学形态学的方法确定出插值图像的轮廓．通过求出轮廓内任意插值点与中心点的位置关系，分别找出其在2幅源图像上的对应点．如果2个对应点的灰度值较为接近，可通过线性插值直接求出此插值点的灰度；如2个对应点的灰度值相差较大，则判断插值点的相对位置与哪个对应点的相对位置接近，并认定插值点的灰度值即为此对应点的灰度值．对轮廓内所有的点采用上述算法，即可求得最终的插值图像．算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来．实验结果表明其插值结果是令人满意的．     

基于误差扩散的图像二值化

将传统误差扩散法应用于灰度图像的二值化中, 根据图像的灰度级分布情况将图像分为两类, 并结合误差扩散思想分别对每类图像进行处理. 结果表明, 处理后得到的二值图像可模拟连续灰度图像, 更符合人眼的视觉特性.     

一种抗掩密分析的图像LSB掩密算法

信息隐藏是在不影响载体数据可用性的前提下,将信息隐藏在数字多媒体诸如图像、视频和语音信号中的一种信息安全技术。针对传统LSB掩密算法仅在图像像素值上进行秘密信息掩藏的缺点,提出了一种基于灰度值扩散的图像LSB掩密算法,该算法首先利用混沌影射将载体图像进行像素灰度值扩散,然后在扩散后的灰度值上进行LSB掩密嵌入,最后进行灰度值逆扩散得到含密图像。实验结果表明,本算法不仅可以很好地保持掩密图像的质量,而且对于信息量估计法、RS分析法以及GPC分析法等掩密分析都具有很好的抵抗性。     

基于灰度相关图像拼接的改进算法

结合灰度相关与区域特征,文章提出了一种基于灰度相关图像拼接的改进算法.为减少匹配块的计算量,首先在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的差值,然后选取一定的阈值来减小图像的搜索范围,最后利用灰度相关法匹配待拼接两幅图像.实验表明,该方法具有原理简单、速度增快和鲁棒性好的特点.     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

方块编码之VB实现

针对方块编码用计算机编码编程较难,给出一种用Visual Basic实现方块编码的方法,采用设定子块的亮度阈值为子块灰度值的算术平均值,简化求子块亮度阈值,同时利用FOR循环和IF语句获得对应于各子块各个像素点的灰度值,进一步整合得到对应于解压图像各个像素点的灰度值,实验结果表明:该方法简单、有效.