基于双重Sigmoid变换的PCB图像增强算法

 在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均匀性要求不高。     

基于亮度划分MSR的视觉图像增强

针对复杂天气条件下多尺度Retinex(MSR)方法不能很好地体现图像的局部特征和细节,引入了基于亮度划分的预处理,实现了一种新的MSR方法.首先将彩色图像转换为更适合人类视觉系统的HSI颜色空间,提取亮度分量Ⅰ;然后用对数图像处理(LIP)模型将图像按亮度划分为不同的区域,对各亮度区域采用相应尺度的Retinex算法...     

非对称广义高斯亮度迁移与局部信息融合的土壤图像增强

【目的】为减小土壤图像成像环境条件差异对机器视觉识别土种精度的影响,提出对野外自然环境下采集的土壤图像可控光照增强。【方法】首先,用非对称广义高斯曲线拟合土壤图像V分量直方图,并在拟合曲线中引入目标迁移量,完成图像亮度迁移,实现土壤图像全局亮度可控增强;然后,利用全局和局部信息估计图像在局部区域上的光照权重,引入目标亮度,根据权重确定局部增量,并将局部增量叠加到原始V分量,实现基于局部增量的土壤图像亮度增强;再利用sigmoid曲线,将非对称广义高斯曲线亮度迁移获得全局亮度增强结果与基于局部增量的亮度增强结果融合,获得土壤图像的亮度可控增强。最后,根据色比不变性原理,分别对原始土壤图像R、G、B分量进行颜色校正。【结果】仿真实验表明:土壤图像从低亮度向高亮度迁移时,增强图像与目标图像在V分量上各对应像素的亮度差异均值为10.5267,与目标图像亮度均值差异为0.2451;从高亮度向低亮度迁移时,各对应像素的亮度差异均值为10.7430,与目标图像亮度均值差异为0.2721;本文所提算法在亮度控制上较其他算法具有更高的精度;主观质量评价表明,以原图亮度为基准,[-30,30]为土壤图像有...     

一种具有亮度补偿和背景融合的图像增强算法研究

分析了图像增强的类型和评价标准,提出了一种基于亮度补偿和背景融合的图像增强算法,此算法与原始的夜间图像增强算法相比,提高了图像像素的亮度,从而达到图像清晰的目的。此算法也能提高熵和对比度,更好的保证了亮度和信息量的获取。通过评价标准的综合评价及实验结果的验证,文中的算法获得了良好的效果。     

基于色彩校正与暗通道先验算法的水下图像增强方法

针对水下图像色彩失真及对比度低的问题,提出一种基于色彩校正与暗通道先验的水下图像增强方法.在处理色偏问题时,以蓝通道为基准计算通道标准比,对水下图像的红、绿通道进行补偿,丰富图像色彩;针对水下图像对比度较低的问题,利用基于超像素的暗通道先验(DCP)方法对校正后的水下图像进行增强.用水下海珍品目标检测数据集图像进行了实...     

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%.     

基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法

提出一种改进的Retinex算法——基于单尺度Retinex的非线性图像增强算法.不同于经典的Retinex算法用复杂的运算估计亮度图像,该算法首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿.实验结果表明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论在增强效果还是在处理时间上都具有更大的优越性.     

曲线拟合在土壤有机质检测中的应用

本文对土壤有机质检测过程中的数据处理方法进行了研究,根据信号产生原理建立了数学模型,并在此基础上提出了幂函数曲线拟合的算法,并应用该算法进行了数据修正实验。     

基于灰度世界和门控聚合网络的水下图像增强

针对水下机器人在非限制环境中水下作业时,获取的水下图像存在整体色调偏蓝、偏绿、边缘细节较模糊及对比度较低等问题,提出一种基于灰度世界算法和端到端门控上下文聚合网络的水下图像增强算法。该算法通过图像R、G、B等3个通道分量调整的灰度世界算法,获取颜色校正后的水下图像;将校正后的水下图像输入到门控上下文聚合网络中,利用门控网络来融合图像中不同层次的特征,并引入平滑空洞技术和特征注意力模块,消除空洞卷积所出现的网格伪影现象,提高通道信息的灵活性,达到图像增强的效果。最后选取1 000幅参考图像,与6种经典增强算法进行主客观评价。结果表明,该算法在主观质量上提高了图像的对比度和清晰度,修正了水下图像的色偏;在客观评价指标上,测试集A中的峰值信噪比、结构相似性、信息熵和水下图像质量评估的平均值分别达到25.176 0 dB、0.950 9、8.057 9和0.618 2,测试集B的分别达到21.576 1 dB、0.933 1、8.119 4和0.591 4,评价结果都优于6种经典增强算法。     

亮度保持的夜景图像增强算法

针对夜景图像对比度增强的特点,提出一种亮度保持的夜景图像增强算法。根据平均亮度将夜景图像递归分解为一系列不同灰度级范围的子图像,然后对每个子图像在其灰度级范围内进行均衡。实验结果表明,该算法在充分扩展图像灰度级动态范围的同时,可以通过递归深度的选择控制图像亮度的变化,使增强后的夜景图像显得自然与真实。     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

基于弱小特征的可控式视频图像增强算法

受环境、光照强度及拍摄距离的影响,视频监控图像时常变得模糊,图像中的弱小特征不利于辨别,从而影响监控系统的应用价值.针对该问题,设计出一个应用于复杂环境的多策略可控式综合图像增强系统.该系统融合多种增强策略来增强不同环境因素下得到的模糊监控图像,同时用户可以根据对监控图像的效果需求自行控制增强过程.实验结果表明,该系统可以实现增强效率与增强效果的有效统一,使系统性能达到最佳,从而大幅提升监控系统的应用价值.     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。     

基于Retinex模型的彩色图像全局增强算法

介绍了基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,通过对HSV空间亮度图像的快速高斯滤波和全局γ变换,估计场景的光照信息,获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,进而实现图像增强.主观视觉观察以及客观定量计算结果均表明,对于受光照等因素影响的可视性较差的图像,基于Retinex模型的彩色图像全局增强算法效果十分显著.     

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。     

关于Bezier曲线性质及曲线拟合问题

本文首先介绍了Bezier曲线的定义和特性,着重探讨Bezier曲线基函数的性质,这对利用Bezier曲线进行曲线轮廓设计,将有着宏观上和直观感觉上的参考意义。     

基于曲线拟合的仿真模型验证方法

仿真模型的验证方法研究是仿真模型可信性评估VV＆A（Verification,Validation and Accreditation）中重要的研究内容之一。本文根据仿真模型的特点,利用曲线拟合方法,提出了一种基于计算模型指标过程差的统计验证方法,并以一个简单的物流仿真模型验证为例,说明了该方法的可行性和有效性,为仿真模型的验证提供了一个方法参考。