基于人眼视觉和高频提升滤波的乳腺图像增强方法

针对医学图像特殊的结构特性和组织特性以及图像要增强的重点不同，在考虑人眼视觉特性的基础上，提出了一种乳腺图像增强方法．本方法利用高频提升滤波增强了乳腺图像的边缘和精细结构，实验结果表明此方法具有一定的应用价值．     

一种改进的基于频域的红外图像细节增强方法

在传统红外图像增强算法的基础上,给出了一种红外图像细节增强方法,以加强红外图像的细节特征,提高图像的识别精度.首先,对原始红外图像进行傅立叶变换,然后通过频域高斯滤波及反傅立叶变换得到低频图像和高频图像;其次,对低频图像采用对比度受限的自适应直方图均衡处理得到低频增强图像,对高频图像进行非锐化掩蔽及灰度变换得到高频增强图像;最后,将低频增强图像与高频增强图像进行加权融合,实现对红外图像的细节增强.     

一种基于剪切变换和图像增强的融合方法

为了进一步提高可见光与红外线图像的融合效果,采用剪切波变换和方向滤波建立了一种图像融合方法.通过引导滤波器对可见光图像的场景信息进行增强,提高细节信息;利用剪切波变换对增强后的可见光图像和红外线图像进行多尺度分解,得到不同的低频和高频尺度子带;对低频尺度子带的系数选取能量保护的融合规则,而对高频尺度子带的系数选取PCA的融合规则进行融合;利用剪切波逆变换对融合的低频尺度的子带系数和高频子带的尺度系数进行变换得到融合结果.实验效果表明所提方法能有效地提高融合结果中的细节信息.     

人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强

针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声。最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像。由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优。针对约70幅实际工程图像进行了实验,结果表明,ABCO-NSST-GF算法能够明显改善图像视觉效果,与NSCT自适应阈值法等4种算法相比,所得图像清晰度、对比度和信息熵平均提高25.2%,与空域引导滤波算法相比,P峰值信噪比平均提高20.9%。     

基于高频加强变换的焊接缺陷检测方法

根据X射线线阵实时成像检测压力容器的特点,提出焊缝图像处理及快速发现焊接缺陷的方法。利用自适应中值滤波方法和类间、类内方差比分割法及数学形态学方法对原始焊缝图像进行降噪和提取焊缝区域,并对提取的焊缝内部进行频域锐化的高频加强变换.仿真结果表明,自适应中值滤波能够有效去除噪声,并保持焊缝和缺陷的边缘细节;类间、类内方差比分割方法增强了图像目标与背景的对比,与数学形态学方法并用能准确地提取焊缝区域;高频加强变换能够为焊缝缺陷提供清晰的视觉效果,从而根据其显示的特点对焊接缺陷进行提取.     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于非抽样contourlet变换的图像增强方法

针对实验图像光照不均、对比度低、噪声大等特点,提出一种基于非抽样contourlet变换的图像非线性增强算法.首先对原图进行非抽样contourlet变换,分解为低频和高频子带;然后对低频子图进行自适应直方图处理,以增强像素的对比度,对高频系数采用分层阈值处理和分段非线性变换;最后将其反变换得到增强的图像.仿真实验结果表明:此算法不仅增强效果好,鲁棒性强,而且具有较大的实用价值.     

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、 天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题, 提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法. 首先, 利用引导滤波对可见光图像细节进行增强； 然后, 利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解, 对低频部分取系数最大值, 高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值； 最后, 利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果. 实验结果表明, 该方法在细节处理、 保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.     

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、 天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题, 提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法. 首先, 利用引导滤波对可见光图像细节进行增强; 然后, 利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解, 对低频部分取系数最大值, 高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值; 最后, 利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果. 实验结果表明, 该方法在细节处理、 保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.     

改进小波亮度融合的低照度图像增强算法

针对普通小波分解算法应用到夜间低照度图像增强时出现无法提取出边缘光滑特征点、且亮度拉伸曝光等问题,提出了一种改进小波亮度融合的低照度图像增强算法.在小波变换对夜间低照度图像进行频域变换的过程中分别提取出图像的低频和高频分量,并对高低频分量分别处理.对小波分解后形成的低频成分使用加入权值的引导滤波,得到边缘增强的低频分量.将高频成分基于不同的区域范围进行特性融合,得到细节均匀统一的高频分量.将处理后的分量进行亮度提取与融合,最后转入RGB空间得到增强图像.仿真实验结果表明,该算法在均值、信息熵、峰值信噪上相较于直方图均衡算法提高了21.715%、13.531%、73.768%,相较于小波变换提高了85.456%、26.014%、19.621%.     

基于小波变换的同态滤波法去雾图像处理

主要使用同态滤波的方法进行去雾,对传统的同态滤波算法进行改进,引入基于小波变换的同态滤波方法,重点采用改进的Butterworth滤波对小波变换域系数进行处理,再进行小渡重构得到去雾后的图像.此方法在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强效果显著.     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

基于形态小波变换的指纹图像识别预处理的应用研究

提出了形态小波变换在指纹图像预处理中图像滤波增强的应用算法,该算法利用低频系数构造了一个扁平结构元素,并通过结构元素作用于高频系数,在保持指纹全局特征的情况下,实现图像的滤波增强效果.实验结果表明该算法在指纹图像预处理中的图像滤波增强效果良好、算法有效.     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法

针对加权双边滤波方法在边缘纹理方面保留不好使得图像模糊的问题,提出一种结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法.该方法使用加权双边滤波器将噪声图像分解为低频部分和高频部分,然后将Curvelet变换的折衷阈值应用于高频部分用以保留图像纹理细节,最后将低频部分和处理后的高频部分进行重构得到去噪图像.实验结果表明,相对于其他方法,本文方法在去噪和边缘信息保留方面都有明显的改善.对于包含边缘信息的去噪图像,峰值信噪比(PSNR),视觉信息保真度(VIF)和结构相似性指数(SSIM)测量值有实质性的提高.     

小波图像增强的乳腺图像钙化点检测方法

为实现数字乳腺图像中钙化点的自动检测,提出一种利用小波变换实现乳腺图像增强从而抑制背景,凸出钙化点的检测方法.首先对乳腺图像进行预处理提取出乳腺区域,采用方形网格覆盖乳腺区并分割出感兴趣区域(ROI),对ROI进行小波图像增强,使钙化点与背景明显的区分开来,然后采用Top-Hat算法实现钙化点的自动检测.MATLAB仿真实验结果表明,用小波变换方法增强乳腺图像,能够很好地区分图像中的钙化点与背景,基于Top-Hat算法的钙化点自动检测方法能够有效的检测出图像中的钙化区.     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法.采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割.采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标.通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法.     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

结合Top-hat变换改善同态滤波的方法

同态滤波是处理照度不均匀引起图像质量下降的有效方法,可以平滑背景,提升对比度,增强图像细节.在实际使用中,每个图像成像的物理条件都不尽相同,同态滤波最佳参数的选择,需要经过大量实验确定,否则效果不佳.Top-hat变换有助于平滑背景,增强图像阴影部分的细节.提出了结合Top-hat变换改善同态滤波的方法,以减少因滤波参数选取所带来的开销.使用Matlab软件进行仿真,通过图像三维可视化效果、均值、标准差、信息熵、图像对比度客观评价处理后的图像.实验表明,此方法不仅降低了同态滤波对参数的依赖同时也增强了滤波效果.