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。     

基于直方图统计学的图像增强算法研究

针对图像的灰度特征可以通过统计矩进行定量描述的特点,提出了一种基于直方图统计学图像增强算法。该算法根据图像的全局灰度均值、方差及不同像素点子块灰度均值、方差,对符合增强条件的各像素进行增强,而对亮区不需增强的像素进行保留。因此,图像暗区的细节得以增强。实验结果表明,该算法增强了图像中所希望得到的细节。     

无人机图像增强方法的研究与实现

以无人机采集的低照度图像为研究对象,提出了一种改进的低照度图像增强算法.获取无人机采集图像的灰度直方图,计算灰度像素的均值和方差,通过计算亮度系数划分亮暗区域;根据滑动窗口的像素均值与设定的阈值进行计算得到修正系数,完成图像亮度的修正;为减小时间复杂度使用三次快速均值算法替代高斯滤波进行去噪.结果表明,本文的算法能够有效地改善图像局部亮度、提高图像对比度和保留轮廓边缘纹理信息.     

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...     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

空域中基于低对比度图像增强方法

针对低对比度偏暗并带有噪声的图像,结合人眼的视觉感知特性,提出了一种图像增强的新方法。首先在空域进行中值滤波去噪处理,然后对图像进行分块,对背景的亮度进行粗略估计,并用插值算法平滑数据,最后校正图像的不均匀性并将像素值调整到整个灰度级实现图像的增强。实验结果表明,该方法在去除噪声同时并使图像的整体对比度得到明显的改善,又能突出图像中目标的细节部分信息,有效增强了图像的视觉效果。     

基于灰度变换的图像增强方法研究

鉴于灰度变换在图像处理过程中的广泛应用,本文主要从灰度级校正、灰度线性变换、灰度均衡化三个方面探讨一下图像增强的方法.井借助matlab 7.0作为实验平台,通过实验结果直观展示灰度变换在图像增强中的强大功能.     

对九区域图像增强算法的改进研究

九区域算法是基于空域的一种图像增强算法。本文在对其分析的基础上提出了一种改进方案。实验表明:改进方案既能达到图像增强的效果,又能很好地改善原算法的不足。     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。     

一种基于Mallat算法的图像增强方法

本文采用将离散小波变换系数的计算与滤波器联系了起来，对图像进行增强处理，提高图像的使用价值，改善图像的视觉效果．     

基于差分进化的图像自适应增强方法

图像增强是图像处理中重要的步骤之一,基于非完全Beta函数变换的图像增强办法能够获得较为理想的增强效果.然而合理的Beta函数参数选取一直没有得到很好的解决,常需要人工干预或者计算非常耗时.差分进化算法是一种新型的进化计算方法,具有自适应、自组织等智能特性和强大的寻找优化解的能力.这里将差分进化算法用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于差分进化算法的非完全Beta函数图像增强方法,实际图像增强实验结果表明了该方法的有效性和可行性.     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

一种用于胸部CT的改进模糊图像增强算法

提出了一种基于模糊集合论的图像增强算法，同传统模糊集合论的图像增强算法相比，该算法有良好的细节刻画作用，对整体优化有很好的视觉效果，避免了由于图像增强引起的两端的灰度损失。实验结果表明，该算法比传统算法在很多方面都有改进，适用于胸部CT的整体图像增强，可以在两个同的背景窗内同时进行图像增强，适合临床诊断的需要。