基于直方图形态的SAR图像灰度变换性能评估

以合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像灰度变换前后直方图形态一致性为依据,对现有的7种变换算法性能进行了评价。首先对原始图像进行灰度线性变换,以线性变换图像作为参考图像,对7种变换算法的结果图像进行评估。提出3个检测直方图形态差异的统计参数:相对均值偏量、相对方差偏量和相对偏态差。经真实SAR图像检验,表明基于辐射度统计多分辨率分析(RMA)的灰度变换方法性能最优。     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

基于支持向量机的体数据分类算法研究

在由工业CT图像构成的体数据中,低密度材质的灰度与背景及伪影的灰度接近,影响了分类的准确性,进而影响体绘制的结果.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机的体数据分类算法.首先以体素的灰度、梯度、局部直方图的熵和矩为样本特征进行训练,得到决策函数,并通过决策函数对体数据进行类别标记,再将具有相同标记的体素的灰度值变换到指定的灰度区间,最后利用阻光度传递函数对体素进行阻光度赋值,完成体数据的分类.实验结果表明,所提出的算法较好的实现了体数据的分类,体绘制结果清晰,且能够实现试件的模拟拆卸.     

图像处理技术在解决曝光不足问题中的应用

本文运用数字图像处理技术,针对曝光不足问题,提出了灰度变换法和直方图修正法,通过软件编程进行了验证。结果表明,经过处理的图片亮度和对比度有了明显增强。     

印鉴自动识别系统中图像处理与 识别的方法 研究

采用基于边缘二值图的区域内灰度变换算法，提高印鉴图像局部灰度的对比度，从而防止了印鉴图像局部灰度过线使信息大量丢失的现象；提出了封闭凸多边形图像的提取方法－种子扩散浮置实体算法，解决了将待验印鉴图像从背景噪声中提取出来的问题；提出用重心点和中心点计算偏差角度，解决了待验印鉴与预留印鉴对齐的问题，并以内差和外差的概念，判断印鉴的真伪。     

透射电子显微镜数字图像增强技术

介绍利用计算机系统和图像采集卡为普通的电子显微镜增加图像处理的功能，并介绍了如何利用直方图均衡化和灰度变换来增强透射电子显微镜数字图像的技术。     

一种基于色调/饱和度/亮度彩色空间的灰度变换算法

考虑到灰度变换技术直接应用于RGB彩色图像增强容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种自适应灰度变换算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到色调／饱和度／亮度彩色空间,重组两者的色调分量和亮度分量,再对原始图像的饱和度分量进行补偿处理,从而保持了原始图像的色彩．本算法充分继承了灰度变换算法的优点,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节．此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理．     

基于边缘检测的人脸正面图像识别

人脸识别系统是高级信息检索和机器人视觉的重要内容.主要提供了基于人脸正面图像特征提取的方法.在具体实施的过程中,首先是将彩色图像转化成灰度图像来增加图像本身的对比度,以便图像的边缘检测和特征定位,其次是利用边缘检测的方法,对人脸图像进行特征提取,以达到人脸特征识别的目的.     

基于MATLAB的人脸图像预处理研究

本文利用MATLAB进行灰度图像的人脸预处理,包括人脸图像的灰度变换、滤波、小波增强、以及人眼的初步定位等,为后续的特征提取和人脸识别打下良好的基础。实验结果表明,该预处理系统中所用到的算法容易实现,运算量少。     

一种用于夜间图像增强的算法

为了提高夜间图像的清晰度,文中提出了一种适用于此类图像增强的新算法,其特点为： １） 将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,使得图中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用; ２） 经对各种函数的实际处理效果进行比较,提出了一个适合夜间图像增强的对比度变换函数。实践证明新方法在处理夜间图像时能得到比较理想的结果