基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

UUV海面红外侦察图像自适应归并直方图拉伸增强算法

针对水下无人航行器(underwater unmanned vehicle,UUV)海面红外侦查图像灰度级密集、图像模糊、受海浪干扰强烈的特点,提出了一种自适应归并直方图拉伸增强算法。首先,根据灰度直方图得到灰度级值直方图;然后根据最大类间方差法或大津法算法结合灰度级值直方图实现直方图归并阈值的自适应选取,进而得到图像的归并直方图;最后,实现归并直方图的拉伸增强。该算法有效增强了图像的轮廓边缘,突出了目标特征,使海面波浪具有更清晰的纹理,对灰度范围较窄的模糊图像具有较好的处理效果。     

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。     

具有视觉特性的局部直方图均衡增强算法

直方图均衡能有效地对数字图像进行增强处理，其主要缺点是处理后的数字图像大量损失灰度层次，且增强力度不够．提出了在子块部分重叠直方图均衡的基础上，引入保留灰度级直方图均衡处理的方法，使得处理后的图像对比度得到较大的增强，又不损失灰度级，且相邻像素间灰度过渡平缓，图像柔和、真实．针对处理后方块效应严重的图像，依据人眼的视觉特性和数字图像数据的特点，提出了自适应行列分比例方法来有效消除块效应．模拟结果显示，效果显著．针对子块过增强带来麻点噪声的缺点，提出了根据子块方差来判断对比度拉伸强度的方法，一定程度上削弱了麻点噪声对视觉效果的影响．     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

基于粒子群优化的红外图像增强方法

为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equalization,AHE)算法、限制对比度的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)相比,该算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标为所有对比算法中最优,PSNR、SSIM分别提升了约56. 97%和18. 01%,SSIM优化了约18. 01%。通过该改进算法来处理红外图像,可以显著提高图像对比度,使图像细节更丰富,视觉效果得到很大改善。     

基于自适应阈值的红外图象增强

针对红外图像高背景、低反差的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

基于自适应阈值的红外图像增强

针对红外图像"高背景、低反差"的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

符合人眼视觉特性的焊缝射线数字图像增强方法

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点来获得图像处理的目标特性.最后,利用由成像特性和目标特性得到的图像灰度级映射变换函数,对图像进行了空域增强处理.实验结果表明,该算法将原图的灰度级差异从145提高到157,使原图平均灰度级从35提高到120.与线性变换算法相比,该算法没有产生信息丢失;与直方图均衡算法相比,该算法将图像平均灰度级提高到120且属于人眼敏感的范围.     

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。     

DPIV实验参数的研究

利用已知实验参数（图象噪声、图象对比度、粒子浓度、粒子直径、诊断窗口和偏置窗口）的计算机模拟图象,选择其于互相关算法的数字粒子图象测速技术（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐａｒｔｉｃｌｅ－Ｉｍａｇｉｎｇ Ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ,ＤＰＩＶ）的各种最优实验参数（即误差最小）,然后利用选择的最优实验参数进行ＤＰＩＶ实际图象的处理,取得了满意的结果。     

基于分形和Gabor滤波的高分辨率遥感影像分割

在城市规划、土地利用等应用中常需要对高分率遥感影像进行分割,而传统的滤波器组分解算法把每个波段的能量作为纹理特征进行分割,存在分割精度低,对噪声、灰度变换敏感等缺点.本文提出一种基于图像预滤波和分形特征的纹理特征提取算法,并对提取的特征向量集用K-means算法进行聚类.对天津滨海新区的QuickBird影像的分割实验...     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

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。     

基于Hough变换的焊接接头自动识别技术研究

以作者所研制的焊接机械手为对象,针对其在焊接大型模具时,焊缝数量多的特点,采用提供信息量大、抗干扰能力强的视觉传感器CCD来获得焊接接头平面位置信息．在对CCD摄取的模架图像进行校正、灰度拉伸、灰度阈值变换后,采用Canny边缘检测算子检测出模架筋板上侧的边缘点,并针对传统的Hough变换方法不能检测出直线端点,容易重复检测直线以及提取直线精度不高的缺点加以改进,采用改进的Hough变换方法提取了筋板边缘线,求取这些边缘线交点即可获得焊接接头平面位置信息．实验结果表明,该方法可以有效解决Hough变换存在的上述问题,并能准确稳定地提取出模架筋板边缘线,达到识别焊接接头平面位置的目的．     

基于小波变换的同类传感器遥感图像快速自动配准的研究

同类传感器遥感图像灰度具有较强的相关性,应用模板相关的方法可以提供数量丰富的配准控制点,达到较高的配准精度.应用小波的图像分解与重构快速算法可以使配准速度得到较大度的提高.实验表明:基于小波变换的模板相关匹配方案实现了同类传感器遥感图像的自动配准,配准速度快且精度高.     

基于近红外图像质量评价的静脉图像采集系统

以手背静脉图像采集系统作为研究对象,根据图像采集对后续图像处理的影响,设计了红外光源调控装置.研究了近红外成像所生成的灰度图像的评价方法,分析了基于信息容量、能量谱-熵、伪信噪比的评价方法,以及每种方法所适用的场合,建立了基于静脉图像质量的评价方法.研究了采集图像与光强之间的关系,推导出图像质量与LED电流之间的关系,从而获得最优的光源控制调制信号.将图像质量评价结果应用到光强控制,设计了集红外采集、红外图像质量评价和红外光源调控于一体的光源装置,采集到的静脉图像符合后续处理的需要.     

数学形态学原理及其在图象处理中的应用

根据数学形态学的原理,研究了形态学的四种基本运算,根据二值图象的运算方法,设计了灰度图象函数映射到二值函数的方法,对实际二值图象进行了形态特征处理.     

一种基于简化PCNN的红外图像分割方法

提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的红外图像分割新方法.针对红外航拍图像所具有的噪声大、灰度范围较窄以及具有对比度反转现象等特征,从原始图像与分割图像的相似性出发,采用最大互相关匹配来确定PCNN的最优参数,最终完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

GMS卫星红外云图云迹风的反演

GMS静止气象卫星探测所得到的红外云图资料,用计算机图象识别技术来反演云迹风。将整幅云图划分为若干个象素点数为32×32的小块,对每个小块进行目标物的分类运算。应用模式识别中区域聚类法即最近邻简单试探法和K-均值聚类算法来完成高云、中云、低云和地表的区分。云迹风的计算采用红外亮温交叉相关法,在设定的搜索区内通过计算相邻两个时次云图目标区与搜索区的红外亮温交叉相关系数,可以得到一个交叉相关系数匹配面。对匹配面上的主极大峰值和次极大峰值应用匹配面检测和连续性检测选出合适的峰值,进而得到云迹风矢量。云迹风的高度推算用选定目标云的红外亮温加权平均值与该季节气候统计温度垂直分布值相比较,推算出目标云为高云、中云或低云。