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。     

Delphi实现数字化图像的增强

从面向技术的观点出发,对已被实践证明行之有效的几种图像增强方法通过Delphi6.0语言来加以实现.实验表明,该程序可以快速、准确地对灰度图像进行灰度变换和中值滤波,达到了使图像对比度增强、抑制噪声,改善图像质量的预期目的.     

可增强图像细节的改进的直方图均衡化算法

针对传统的直方图均衡化算法易导致图像细节信息丢失和噪声放大的特点,本文在直方图均衡化算法的基础上加以改进,将图像的高频分量和低频分量分开进行处理,然后再进行合并去噪,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,抑制图像噪声.实验结果表明,该技术能使图像的细节和清晰度得到明显的增强.     

基于FPGA的图像处理系统

针对目前采用通用计算机、多CPU并行、DSP等方法实现实时图像处理的不足,研究了一种基于FPGA的图像处理系统,由图像采集和图像处理基本算法两部分组成.图像采集选用OV7670图像传感器,其内部集成了传感器及图像处理单元,可以直接输出数字信号给FPGA.图像处理选用Altera公司的Cyclone II系列的FPGA芯片,在芯片上完成了图像采集的控制,模拟了I2 C总线协议,通过设计FPGA的内部逻辑实现了图像灰度化、中值滤波、边缘检测等图像处理基本算法,使处理速度远远快于软件方法.仿真结果显示:该系统实现了实时图像的快速采集和处理,最高能达到30帧/s,并且分辨率为640×480.     

基于DSP的图像采集处理实验开发平台的研究

在DSP图像采集处理实验中,了解DSP的体系结构、熟悉集成开发实验环境是关键。本文研究了一套基于DSP的图像采集处理实验开发平台,介绍了该平台系统的硬件及软件结构,详细阐述了系统的调试过程,实验结果给出了采集到的图像和经中值滤波后的图像。实验证明,该平台可作为图像处理基础实验和后续产品开发使用。     

数字图像增强技术的研究

图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。本文以几种典型的图像增强方法对加有不同噪声的图像进行了分析研究,通过仿真进行比较。     

图像加权中值滤波及其分级实现方法

本文介绍图像信号的加权中值滤波方法，探讨了加权中值滤波的分级加权优化与算法实现问题，给出一种新的分层加权结构，使之同时具有理想的噪声滤波和边缘保持效果。在实际图像滤波中得到了满意的验证     

焊缝激光跟踪实时图像处理方法的研究

对焊缝激光跟踪中实时图像处理方法进行了研究．采用卷积滤波和中值滤波相结合的方法，改进了中值滤波能力和处理速度；采用Robert算子，较好地保留了激光光带的边缘．方法处理效果好，处理速度快，能够满足跟踪系统的实时性要求．     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果     

墙地砖图像的快速中值滤波研究

以墙地砖为研究对象,根据提出的快速中值滤波算法对之进行了去噪处理,实践证明了该算法的正确性与可行性,因此它成为智能墙地砖分拣机软件编程中平滑处理的快速算法,为墙地砖的在线全数监测打下必要的基础.     

光照度对光纤环绕制图像清晰度影响分析

在视觉测量技术中光照度是照明系统中的一个重要参数,选取合适的光强对视觉测量系统至关重要。为了进一步确定光纤检测系统的最佳光强,将针对不同光强对图像质量及系统的检测精度产生影响展开研究。首先通过调制光源电源模块产生十种不同的光照度,然后利用五种清晰度函数分别评价各个光强下采集光纤环图像的清晰程度,并计算每幅图像中对应点的光纤直径测量误差以确定检测精度。实验结果显示:当光通量为200 lm时,图像的清晰度最佳,系统的检测精度最高。研究通过优化光照度有效地提高了系统的精度,同时为搭建视觉测量系统时选择合适的光照度提供了一定的参考价值。     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

有雾图像和沙尘图像增强算法

针对有雾图像和沙尘图像存在色差、 清晰度较差的问题, 提出一种有雾图像和沙尘图像增强算法. 首先, 在Lab颜色空间用灰度世界算法解决沙尘图像的色差问题, 将调整色差后的沙尘图像与有雾图像转换到HSV颜色空间, 分别提高图像的饱和度和对比度; 其次, 用Laplace算子检测图像的模糊程度, 对于模糊度较高的图像, 用基于加权最小二乘滤波算法去除图像的模糊特征, 进一步提高图像可见度; 最后, 与现有的去雾算法和沙尘增强算法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法可以更好地恢复图像的色彩, 并有效提高图像清晰度.     

基于直方图均衡的图像增强

讨论了直方图均衡构图像增强原理及对原理进行了证明，介绍了处理数字图像增强的具体过程和算法。以一个对比度较小构图像为实例得到其直方图，按照该算法对图像灰度曲直方图进行均衡使其近似均匀分布，处理后图像的对比度得到明显改善。     

基于粗糙集的图像增强方法

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。本文介绍了粗糙集理论,讨论了用粗糙集理论进行数字图像增强处理的新方法。     

WHT图象压缩及增强

本文提出一种Walsh-Hadamard变换(以下简写为WHT)图象压缩方法.该方法将正交变换后的系数矩阵按活性指数分为三类,然后进行自适应门限压缩、比特分配与量化.文中分析了设计原理并给出了实验结果.为了改善低码率下编码图象的质量,文中还提出一种双门限邻域平均算法.使0.5bit/pel编码图象的峰峰信噪比提高约3.6dB.     

彩色图像增强的改进算法

为提高彩色图像的整体感官效果,在研究CES (Color image Enhancement by Scaling) 算法出现块效应的原因基础上,提出了一种改进算法,即各向异性扩散滤波器的ICES (Improved Color image Enhancementby Scaling)。与CES相比,ICES算法在不增加计算复杂性的前提下,不仅得到了不逊于CES算法的增强效果,还能极大地抑制块效应。     

基于MATLAB的图像增强技术的研究

图像增强的目的是要改善图像的视觉效果,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析需要。MATLAB实现图像增强方式分为空域法和频域法,阐述了对比度增强、直方图均衡化、巴特沃斯滤波等方法,并进行了对比。图像经过处理之后,提高视觉效果,突出重要位置并弱化不需要的细节,使计算机容易处理。     

水下距离选通降质图像的增强

针对水下距离选通成像所得图像的噪声大、照度不均匀、对比度差的问题,提出一种二次图像增强方法.首先,对图像采用全局二维双平台直方图均衡化,实现目标、背景、边界信息分别增强的目标,解决直方图均衡化带来的背景噪声提升、灰度简并的孤立性问题;然后,在非迭代引导滤波的框架下用带有估计误差抑制的Retinex算法二次增强图像,实现抑制背景噪声,平衡图像亮度的功能.以图像信息熵、统计评价指标进行对比实验,实验结果表明,该方法信息熵评价指标提升15%,统计评价指标提升28%,噪声抑制指标提升12%,增强效果明显,满足应用要求.      

基于形态学和贴标签法的苹果图像增强

苹果图像的精准分割是目标果实识别与定位的关键步骤,然而分割出的图像往往存在较多的孔洞和噪声,影响着进一步的识别与分析,因此需要对目标果实的分割图像进行完善和去噪处理.应用于苹果采摘机器人的图像处理中,既要考虑处理精度,还要考虑处理效率.将数学形态学和贴标签法相结合,首先利用数学形态学方法去除分割图像的孔洞以及部分噪声,求出最大连通区域;然后利用贴标签法进一步处理,得到较为完好的目标果实图像.在HSI和Lab两种颜色空间下进行实验,对组合方法处理后的图像再利用Sobel算子进行边缘检测,结果表明,该方法能够有效地填补孔洞和滤除噪声,且不会破坏图像的边缘信息,为进一步的图像识别打下基础.