基于Matlab的图像增强技术研究

图像增强技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术。本文从空间域和频率域展开图像增强技术．重点阐明图像增强处理的基本方法，如图像平滑、图像锐化。在此基础上，就频率域中几种有代表性的图像增强算法进行研究分析．重点给出了以maflab为工具的巴特沃斯滤波器的实现结果。     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

几种图像去噪平滑算法的性能分析

一幅图像在生成、传递过程中常常会受到各种噪声的干扰。受到噪声干扰后的图像的视觉效果会大大受到影响。平滑技术用于平滑图像中的噪声，是数字图像处理中的重要组成部分。本文对受到几种典型噪声污染的图像分别进行了线性滤波、中值滤波和自适应滤波，并对其效果进行了分析比较，得出了结论。     

一种基于双谱的图像噪声去除方法

为了消除或衰减图像上的噪声，同时尽可能地保留图像细节，提出了一种基于双谱的图像平滑去噪法。该方法根据双谱对高斯噪声不敏感(即高斯噪声的双谱为零)的特性，对一个像素点采用其梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值，以便对噪声进行平滑滤波的同时，最大限度地保留图像的细节信息。仿真结果表明，该方法较好地实现了这个要求。与常用的中值滤波相比，该方法处理后的PSNR可提高1dB。     

卷积在图像平滑中的应用

数字图像的处理及应用涉及到物理、生理、电子技术、计算机科学及数学等领域.它是数字信号处理、线性系统、矢量代数、概率论、随机过程、检测与估计、傅立叶光学等理论和技术基础上发展起来的.图像平滑作为数字图像处技术理中的重要一环,它的作用在于抑制噪声及干扰.图像平滑的处理操作可以在空间域内进行,也可以在频率域中进行.本文探讨了卷积在图像平滑中的应用.     

干涉条纹的定位及图像处理技术

分析了几种不同光照明情况下条纹的定域，导出了条纹定域的关系式．给出了混杂在条纹图像内的噪声处理方法以及几个重要结论，对应用前景作了展望．     

3种不同灰度图像增强算法比对

在简要阐述直方图均衡化、平滑、锐化3种图像增强算法的基础上,分别用这3种算法处理灰度图像,比对它们对图像的处理效果,分析3种方法在图像增强处理能力的优劣之处。结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级,提高图像的对比度,但是图像的细节损失;图像平滑可以减少或消除图像的噪声,使图像突兀的地方变得不明显,但是会使图像模糊;图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰,但是图像的信噪比有所下降。     

一种有效的方向图后处理方法

方向图获取是指纹识别系统中的关键环节．本文根据方向图中分块区域的平方梯度一致性，提出了去除方向图上背景／噪声区域，以及在此基础上对方向图进行平滑处理的方法．通过这种方法，可以使得方向图上准确地保留指纹图像有效区域的方向表示．实验结果证明了这种方向图后处理方法的有效性．     

混合噪声的图像复原算法

提出了一种基于中值滤波和局部线性核平滑的图像去噪算法.该算法采用在空间域中的自适应滤波思想,运用改进的混合滤波器去除图像中的混合噪声.该算法的特点是复原后的图像能较好地保留边缘,同时对图像退化的先验知识要求不严格,并且有明确的数学公式,更适合实际运用.实验表明,作者提出的方法对含有混合噪声的图像复原具有较好的效果.     

带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优固定域平滑及反褶积算法

最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积大都对系统模型的噪声特性有着较强的限制条件，要求动态噪声及观测噪声互相独立或只能在同时刻相关。该文给出了一种在动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形下带乘性噪声系统的固定域平滑及反褶积算法，该算法在线性最小方差意义是最优的。通过仿真计算，说明了该算法的有效性。     

基于粗糙集的图像平滑研究

由于图像信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性,在处理过程中可能出现不完整性和不确定性问题.粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.本文提出一种粗糙集理论和传统的选择式掩模平滑法相结合的新的图像平滑算法,该算法首先通过像素点的粗糙集近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理.该算法利用Matlab编写实现,仿真试验结果表明该算法比传统算法有很大改进,在去除噪声的同时,保持了图像的细节,提高了图像的对比度,质量高于传统的预处理方法处理的图像.     

各向异性扩散滤波器的迭代停止准则

利用各向异性扩散滤波模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响．本文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代。它易于实现而且有很强的通用性。实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代,获得满意的图像平滑效果。     

Denoising of hyperspectral imagery by cubic smoothing spline in the wavelet domain

The acquired hyperspectral images （HSIs） are inherently attected by noise wlm Dano-varylng level, which cannot be removed easily by current approaches. In this study, a new denoising method is proposed for removing such kind of noise by smoothing spectral signals in the transformed multi- scale domain. Specifically, the proposed method includes three procedures： 1 ） applying a discrete wavelet transform （DWT） to each band; 2） performing cubic spline smoothing on each noisy coeffi- cient vector along the spectral axis; 3 ） reconstructing each band by an inverse DWT. In order to adapt to the band-varying noise statistics of HSIs, the noise covariance is estimated to control the smoothing degree at different spectra｜ positions. Generalized cross validation （GCV） is employed to choose the smoothing parameter during the optimization. The experimental results on simulated and real HSIs demonstrate that the proposed method can be well adapted to band-varying noise statistics of noisy HSIs and also can well preserve the spectral and spatial features.     

核医学图像的平滑及自适应增强算法

针对核医学图像的特点,提出核医学图像的邻域加权平滑和自适应增强算法,用于去除图像噪声和增强图像,以改善图像的视觉效果,提高对核医学图像判读的正确性     

基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割

为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理. 为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理. 实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象.     

一类推广的指数平滑优化模型性质及算法的研究

在原二次指数平滑模型的基础上 ,提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型 ,包括差分 指数平滑模型 ;通过引入动态参数 ,建立了不需选取平滑初值的新模型 ;采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化 .从而较完整地解决了指数平滑预测中 ,平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题 .     

基于核密度估计的图像平滑的最优停止

运用偏微分方程进行图像平滑的过程中,迭代的最佳停止次数一直都是研究重点.利用随机变量之间的独立性,提出一个基于核密度估计的最优停止准则.该准则能获得准确的最佳停止次数,且不需要预知图像中的噪声水平.数值实验结果表明,该准则所得到的最佳停止次数非常接近于均方差（mean square error,MSE）方法所得到的最佳停止次数,且适用于多种噪声水平.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

桥梁结构监测数据预处理方法及其应用

介绍了桥梁结构监测数据预处理的几种方法,并基于九江大桥健康监测系统,对系统采集的数据首先选用其中的两种数据预处理方法,分别判别数据中的异常值,剔除粗大误差,其次采用数据平滑方法对噪声数据进行处理,采取这些合理的数据预处理方法最终可以获得对桥梁结构健康状态评估起重要作用的有效数据.