基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

改进的直方图均衡化和NSCT变换的红外图像增强

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于改进的直方图均衡化和NSCT变换(nonsub sampled contourlet transform)相结合的的红外图像增强方法。首先对红外图像进行NSCT变换,得到多尺度多方向的高频子带系数和一个低频子带系数。高频子带首先采用自适应降噪函数降低高频系数的噪声同时很好地保护边缘信息,然后采用非线性增益函数调整高频分量;在低频分量上采用改进的直方图均衡化方法进行增强。最后经NSCT逆变换得到增强图像。实验结果表明,提出的算法可以有效地提高红外图像的对比度,抑制图像的噪声,增强图像对比度,突出图像的边缘轮廓信息。     

一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测方法

提出了一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测算法,该算法可有效地解决在混合噪声及复杂细节环境下的遥感图像地物边缘信息的检测．该算法首先利用中值滤波消除原始图像的非高斯噪声,并采用数学形态学进一步消噪及增强地物间的对比度;然后采用LOG（LaplacianofGassian）算子对处理后遥感图像进行边缘信息检测．实验结果表明,提出的方法能有效地提取遥感图像地物边缘信息．     

视觉导航智能汽车路径识别图像处理算法研究

复杂环境下图像快速准确处理是智能汽车稳定运行的前提和保证.该文针对由于光线等因素造成图像对比度不明显问题,提出了线性变换方法处理图像;针对由于图像边缘点的干扰而造成中位数处理失败,提出了中值滤波和T型窗口算法;基于Roberts算子的高精度和Sobel算子的高运算效率,提出了一种融合两种算子的融合算法用以改进边缘检测算法.实际应用表明,上述算法可以过滤边缘噪音,有效地去除干扰噪音,过滤后整幅图像的边缘更连续平滑,融合算法的计算量远远小于单一算子,算法的实时性和准确性大幅提高.     

基于MSTO的含噪声多传感器图像融合算法

为了解决在含噪声多源传感器图像融合中,常规滤波存在图像边缘缺失、对比度差的缺点,提出了一种基于多尺度顺序开关算子(multi-scale sequential toggle operator,MSTO)和Beamlet保边滤波算子的含噪声红外与可见光图像融合算法.首先,将多源图像通过MSTO进行多尺度分解,得到能量分量和细节分量.对于细节分量采用Beamlet保边滤波算子进行处理,保持图像边缘细节的同时滤除噪声,采用MSTO计算出能量图像的亮边缘和暗边缘并融合叠加到细节分量中,进一步增强融合图像的边缘.对于能量分量采用基于灰度值取大的融合规则.最后根据MSTO反变换对融合后的能量分量和细节分量进行重构,得到结果图像.实验结果表明,融合后的图像不但滤除了噪声,而且对轮廓和边缘细节得到较完整的提取和增强.该图像融合算法在含噪声多源传感器的融合中取得较好的效果.     

基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法

为解决传统手工初始化种子轮廓影响肝脏分割算法稳定性的问题,提出了一种基于形态学运算的自动种子轮廓获取方法.根据序列CT图像中肝脏的灰度特性和结构特性,利用线性灰度变换、阈值滤波、中值滤波及对比度增强对肝脏CT图像进行预处理操作,进而通过形态学腐蚀运算快速准确获取肝脏自动分割需要的种子轮廓.实验结果表明,该自动种子轮廓获取方法可以快速、准确地定位出肝内种子轮廓,保证种子轮廓不会因操作人员不同而发生位置变化.     

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.     

自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子.提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN" 算子提取出了增强图像的边缘轮廓.基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性.实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明.     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

改进的分数阶微分及图论的粘连血细胞图像分割

针对血细胞图像模糊及对比度不高的现象,提出一种改进的分数阶微分的图像预处理方法.即将形态学去噪和改进的类圆形掩膜算子的分数阶微分增强结合起来,在滤除血细胞图像的染色污染和颗粒噪声的同时较好地保留了细胞边缘细节.针对分水岭算法存在的过分割和最小生成树算法存在的效率较低问题,采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法.首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像,接着算法选取过分割区域映射为节点,最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像.实验表明,该算法能有效缓解分水岭算法的过分割,并且有效减少了最小生成树算法中节点的数目,提高算法效率.     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

一种改进的基于方向滤波的指纹图像增强算法

在指纹滤波增强方法的基础上,提出一种基于方向滤波器的指纹图像增强算法.对指纹图像进行标准化处理,使用扩展的各相同性索贝尔算子计算梯度,并计算出指纹的方向图;根据指纹图像的特点提出了一组方向滤波器,根据纹线的局部方向对指纹图像进行滤波,起到了消除噪声、增强有效纹线信息的作用,为提取特征点提供了良好的图像质量,实验结果证明各相同性索贝尔算子在纹线方向提取上有良好的应用效果.     

一种基于灰度映射与融合技术的微光图像增强模型

针对低照度图像对比度差、暗区视觉质量差的问题,本文提出了一种全新的低照度图像增强算法.该方法能够有效地避免传统增强方法容易导致图像色彩失真以及亮区过度增强的问题.首先,设计了一种针对像素含量极少的灰度区域进行压缩的线性映射函数,该函数能够在保持图像灰度分布特征基本不变的前提下提升图像的整体亮度.然后,利用图像的灰度分布特征来生成相应的增强映射函数.最后,通过图像融合技术来进一步提升图像的整体色彩表现.实验结果表明,本算法在色彩表现方面以及亮度提升方面均有较好的性能表现,并在视觉质量和定量测量方面优于目前最先进的方法.     

基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩

提出一种新的低比特率图像压缩算法,该算法首先利用SUSAN算子检测出输入图像的边缘信息,然后利用边缘增强方法对边缘信息进行增强,最后将增强后的边缘信息和解码后的输入图像相加形成最终的压缩图像.实验结果表明,和基于小波的传统编码方法相比,在低比特率下,该算法能减少图像的边缘模糊,提高压缩图像的识别度和峰值信噪比.     

基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位

针对目前车牌定位算法准确率较低、 定位速度慢等问题, 提出一种基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位方法. 该方法先利用彩色图像的颜色特征对车牌图像进行初步定位, 提取该颜色特征时不包含亮度信息, 有效克服了光照变化的影响; 再对Canny边缘检测算法进行改进, 提出一种新的梯度幅值和梯度方向一阶偏
导数计算方法及高、 低双阈值自适应确定方法; 最后利用多组车牌图像对所提算法的性能进行验证, 验证结果证明了所给方法的正确性和有效性.     

基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低、细节不清晰和视觉效果模糊的缺点,提出了基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法。通过分析指数分布侧抑制系数计算方法的不足,提出利用二次函数分布计算侧抑制系数的方法,提高算法增强红外图像细节的能力,利用红外图像本身的灰度信息自适应地调整侧抑制系数的参数,进而自适应确定侧抑制网络,对图像目标和背景进行不同程度的抑制,结合临界可偏差(just noticeable difference,JND)曲线中得到的人眼视觉分辨率特性,对图像进行能量恢复调整,使图像均值保持在人眼适宜观察的状态。仿真结果显示,与自适应指数函数侧抑制算法相比,算法处理后的红外图像对比度、信息熵以及信噪比都得到提高,图像细节更加清晰,视觉效果得到明显改善。     

基于变分混合模型同步实现图像去噪和反差增强

针对反差较低的且包含噪声的医学图像,依据图像直方图特点设计分段拉伸函数,并与基于梯度和拉普拉斯算子的图像去噪变分模型结合,建立新的变分模型,同步实现图像去噪和反差增强。该模型可有效消除图像光滑区域出现的阶梯效应,从而避免在图像增强过程中出现的假边界问题。同时,还为所提出的模型设计了Split—Bregman算法,以提高计算效率。最后通过实验对所提出的模型和算法的有效性进行了验证。     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

基于圆邻域和环算子的抗噪边缘检测方法

针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构成一个周期序列;然后根据Sobel和Prewitt等算子的设计思想,构造出一类高通的环算子,利用离散傅里叶变换计算周期序列与环算子的循环卷积,其最大值则作为像素点是否为边缘点的判据.实验结果表明该算法对于含有噪声的图像具有较强的鲁棒性.     

基于多尺度模糊逻辑的小波边缘检测方法

针对非极大抑制法中由于单一选定阈值所带来的确定性对边缘提取效果的影响,提出了一种新的基于模糊逻辑的图像边缘检测方法,即在不同尺度下实现图像的模糊增强,从而提高边缘检测精度.该方法对图像分别在不同尺度下低通滤波后实施广义模糊增强算法,增强灰度的区域对比度,更好地实现了在大尺度下抑制噪声、在小尺度下精确定位的效果.实验证明了该方法对影子(phantom)边缘的检测有较好的效果.