基于图像分割的双直方图均衡算法

双直方图均衡化是一种经典的亮度保持的图像对比度增强算法.为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法.首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像;然后再对两个子图像分别进行直方图均衡;最后合并两个子图.实验结果表明,该算法不仅保持了原图像亮度,而且其对比度增强效果比传统方法更自然.     

基于直方图均衡与小波变换的超声图像增强

针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。直方图均衡可以使图像灰度分布接近均匀,提高图像对比度,但图像的信息量会有一定程度的损失。本算法首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理,使图像灰度分布更加均匀,损失的信息熵也得到很大提高。通过多幅的超声图像的实验结果证明,该算法效果明显,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留。该算法对于超声图像临床视觉检查,以及图像目标识别、组织分割等都有很大好处。     

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     

直方图均衡技术在数字X线医学影像中的应用

利用直方图均衡技术对低对比度数字X线医学影像进行图像增强处理,比较图像增强前后的效果。用直方图均衡算法,将原始图像低对比度,密集的灰度分布变得比较稀疏和均匀,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡技术对于图像细节部分有所增强,使不易观察到的细节变得清晰。开发出基于VC++6.0平台的MFC应用程序。     

基于对比度受限直方图均衡法的牛羊眼部图像增强方法

针对牛羊眼部纹理信息提取前需要对牛羊眼部图像进行增强处理的问题,采用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理。该算法首先将原始图像分割成若干个大小相同的子区域,再计算截取值对每个子区域的直方图进行截取,并将截取下的像素均匀分配到每个灰度级,得到限定对比度直方图,根据限定对比度直方图对原图进行灰度双线性插值生成增强图像。实验结果表明,使用对比度受限直方图均衡化方法对牛羊眼部图像进行增强处理,增强后的图像具有更高的图像细节和层次感,同时减少了图像的失真,具有较高的理论和实用价值。     

具有视觉特性的局部直方图均衡增强算法

直方图均衡能有效地对数字图像进行增强处理，其主要缺点是处理后的数字图像大量损失灰度层次，且增强力度不够．提出了在子块部分重叠直方图均衡的基础上，引入保留灰度级直方图均衡处理的方法，使得处理后的图像对比度得到较大的增强，又不损失灰度级，且相邻像素间灰度过渡平缓，图像柔和、真实．针对处理后方块效应严重的图像，依据人眼的视觉特性和数字图像数据的特点，提出了自适应行列分比例方法来有效消除块效应．模拟结果显示，效果显著．针对子块过增强带来麻点噪声的缺点，提出了根据子块方差来判断对比度拉伸强度的方法，一定程度上削弱了麻点噪声对视觉效果的影响．     

H SI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法

彩色图像增强是一种应用广泛的图像处理技术。针对传统方法通常会导致增强后的图像出现色调变化与噪声放大的问题,提出一种改进的彩色图像直方图均衡算法。首先,将彩色图像转换到HSI颜色空间,对其中的亮度分量进行3层小波分解;然后,对低频分量进行直方图均衡处理,通过小波重构与色彩空间转换得到输出图像。实验结果表明,该算法增强的彩色图像不仅保持了原图像色调,还明显提高了抑制噪声的性能。将该算法用于彩色图像对比度增强能够取得较为理想的视觉效果。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

医学数字图像增强方法的研究

利用直方图均衡和小波变换对医学数字图像增强方法进行探讨和研究。实验结果表明，小波变换方法使原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强，纹理清晰，层次感强，其处理结果优于传统的直方图均衡图像增强方法。     

有雾天气图像的清晰化方法

为了改善雾天图像的退化现象,本文提出了一种有雾天气图像的清晰化方法。该方法根据正态分布将图像分为非天空区域与天空区域,然后以全局直方图均衡算法(HE)和子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础对雾天图像进行均衡化处理,均衡后的图像能够保持图像细节,同时也能够避免图像的过增强。实验结果表明:该算法能够有效改善图像的退化现象,提高图像的对比度和分辨率,增强后的图像更加自然。     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

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。     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

一种适用于高阶QAM的自适应均衡与载波恢复混合算法及硬件实现

高阶QAM解调时,由于信道失真以及载波频偏相互影响,自适应均衡与载波恢复需要同时考虑.提出一种自适应均衡与载波恢复混合算法,采用基于CMA和LMS的双模均衡算法以及改进的鉴频、鉴相算法,实现了在较大载波频偏下稳定的均衡收敛;同时该混合算法运算复杂度较低,易于硬件实现.     

桥梁健康监测中多传感器的时空数据配准分析

 针对桥梁健康监测中多传感器数据的可信性及准确性问题,提出了一种二维数据处理模型.首先利用最小二乘法对异步测量数据进行时间配准,再通过几何坐标转换算法进行空间配准,将测量数据置于同一个时间和空间的坐标系中,使得数据具有可信性;并在时空数据配准处理后利用卡尔曼滤波的方法减小系统误差,这样数据具有了准确性.仿真结果表明:该模型有效提高了桥梁健康监测中传感器网络所采集数据的可信性与准确性.     

一种基于信息传递的MIMO系统符号检测算法

提出了一种新的基于信息传递的MIMO系统符号检测算法.该算法首先采用MMSE方法进行均衡,以均衡后的软信息为基础,按照各接收天线上接收信号的信干噪比大小,以单个接收天线为单位,依次对选定的发送符号作进一步判决,每次判决的结果均传递给其他接收天线,用来参与对其他符号的检测.理论分析和仿真结果均表明,该算法可以有效改善传统MMSE均衡的效果,在接收天线数目不是很大的情况下,可以取得与V-BLAST算法相当的性能,相比于V-BLAST算法,计算复杂度大大降低.     

LTE-A系统中基于RS的信号均衡的SINR估计算法

为了提高先进的长期演进(LTE-advanced,LTE-A)移动通信系统的传输效率,研究了提高子带的信干噪比(signal interference ratio,SINR)估计精度的问题,提出了一种利用参考信号(reference signal,RS)的信号均衡估计SINR的算法,该算法通过本地RS和均衡后的RS的方差计算SINR,与直接利用最小二乘法(least square, LS)计算参考信号接收功率(reference signal received power,RSRP)和干扰噪声(noise)得到SINR的传统算法相比,在增加有限复杂度情况下,SINR的估计精度有明显提高,特别是在终端处于高速移动?多普勒效应比较明显的信道环境下,SINR估算性能提升更加明显,从而提高系统的传输效率?     

基于DF-DDEA算法的Turbo均衡研究

研究了基于数据引导均衡算法的Turbo均衡,此算法求解似然函数时,假设条件概率密度函数符合高斯分布.实际上经过均衡处理,噪声已经变成有色噪声,此时的条件概率密度函数并不是完全符合高斯的,针对这一问题,提出基于判决反馈数据引导均衡算法(decision feedback-data directed equalization algorithm,DF-DDEA)的Turbo 均衡,该算法通过对均衡符号进行判决处理,得到完全符合高斯分布的条件概率密度函数,从而满足求解似然函数时的假设条件.根据计算后验信息时是否考虑整个数据块内其他符号对当前输入符号的影响,分别推导了基于符号检测以及基于序列检测的DF-DDEA-Turbo均衡算法.通过仿真分析,比较了提出的新算法和原来算法的性能,新算法在基本不增加计算复杂度的情况下,比原来算法的各项性能分别有不同程度的改善.     

基于最小输出熵的盲反卷积方法

针对多通道卷积混叠模型，基于信息理论的最小熵准则，利用单时间点观测样本给出了一类多通道盲反卷积方法，这种方法不同于其它方法的地方在于考虑了源和观测信号的上下文信息。     

密度泛函理论的电负性均衡值与稀土氧化物超导性

提出确定稀土氧化物中元素电负性均衡值X_(cq)的计算公式,并用该式计算了200多种稀土氧化物超导体的电负性均衡值X_(cq),得出了稀土氧化物的超导性与稀土氧化物电负性均衡值之间的关系．结果表明,稀土氧化物超导体的电负性均衡值X_(cq)多数集中在1．654～2．650之间,而电负性均衡值在此范围之外的稀土氧化物一般不具有超导性．因此,电负性均衡值X_(cq)可作为稀土氧化物超导性的新的经验判据,这对进一步探讨稀土氧化物的超导机制有一定意义．