利用MATLAB实现医学图像灰度增强的应用研究

基于空域的图像灰度增强是医学图像处理的一个重要手段,它能有效改善图像整体或局部特征.直方图是图像灰度增强中最重要的基本概念之一,它用于显示图像的灰度值分布状况,并且能有效地用于图像增强.本文主要讨论了图像灰度调整实现、直方图均衡化、直方图规定化图像增强技术,并给出了相关的基本原理.同时用MATLAB语言加以实现.     

高分辨率灰度图像的显示

数字图像的显示输出是计算机图像处理的一个重要环节。据此介绍了灰度图像显示的基本方法,分析了ＴＶＧＡ显示卡图像模式下的显示原理,进而提出了一种基于计算机硬件的灰度图像的快速显示方法。     

灰度图像的模糊化成组自动切割转换二值图像

提出医学图像处理中图像组织自动转换为二值图像实现中的问题,介绍一种将灰度图像的直方图根据要求模糊化后自动成组转换为二值图像的方法,并给出了结果。     

基于灰度相似性的图像融合质量评估标准

基于MI和SSIM的图像评估方法很多,但它们在评估的效果与质量上准确度不够,针对不足之处,提出了一种新的图像融合质量评估标准,其基于灰度相似性并利用Minkovski距离的颜色似然偶数来对图像的融合效果进行评估.实验结果表明,利用该方法,对图像进行融合评估时,效果优于目前同类的大多数评估方法.     

图像灰度分布的近似标准化算法研究

分析了传统的图像灰度分布的标准化算法,针对其缺陷进行了一些改进,并归并为“聚集算法”,提出了这些算法的评价方法,并通过实验结果证实了算法改进方式的合理性。     

一种有效的图像边缘修正方法

在实验的基础上,从视觉心理学出发,对边缘检测结果中的不理想情况进行分析和归纳,提出适合于边缘修正处理的链表型数据结构,并说明了边缘图像映射到数据结构中去的过程.根据目标域的线性、平行及封闭约束和图像边缘的长度约束以及边缘出错类型,形成修正规则与算法.最后给出了修正处理的实验结果.     

一种基于距离和灰度的特征提取及其十字链表法的编程实现

本文从数字图像的灰度及其边缘的距离特征 ,对数字图像的特征提取进行了分析和探讨 ,并绘出了基于十字链表这种数据结构的编程实现方案     

LED图像显示屏灰度控制及在FPGA中的实现

介绍了LED图像显示屏灰度等级概念、LED的特性和3种脉宽调制方法。在介绍FPGA中的具体实现方法时,重点讲述了脉宽的产生和分配。最后,介绍了LED图像显示屏灰度等级的简单测试方法。     

一种基于灰度修正的心肌瘢痕阈值分割方法

将心肌瘢痕从心脏磁共振延迟强化图像中分离出来并进行定性定量分析,对缺血性心脏病患者的早期诊断和准确预后评估具有十分重要的意义.针对心脏左心室内外膜边缘周围常见的噪声容易导致心肌瘢痕错分的问题,构建了一种基于灰度修正的心肌瘢痕阈值分割方法.方法依次采用像素标记、影响力计算和灰度更新三个步骤对心肌区域进行灰度修正,然后结合OSTU算法对心肌瘢痕进行阈值分割.实验结果表明,本文方法较以往的心肌瘢痕分割算法更接近有经验医生的人工分割结果,有效避免了左心室内外膜边缘噪声可能导致的心肌瘢痕的错分.     

基于Matlab灰度直方均衡化研究与实现

直方图均衡化是利用直方图的统计数据,进行直方图的修改,以通过某种对应关系改变图像中各点灰度值,来达到图像增强的目的。本文主要基于Matlab图像处理的等函数对图像均衡化进行研究探讨。     

图象灰度的处理方法及实现

在图象工程中，图象处理、图象分析、图象理解作为其研究的三个重要层次，图象处理是图象目前发展的主体技术。图象的灰度处理作为图象处理的最基础理论之一，本文探讨了通过读取数字图象基础数据，进行图象变换、增强、均衡化等过程，完成图象灰度处理的整个过程有其实现的方法。     

微光图像实时对比度增强处理

对比度低是微光图像主要特征之一，对比度扩展是微光图像增强处理的重要技术手段。该文详细叙述了采用灰度变换方法提高对比度的基本原理，在分析不同照度下微光图像直方图分布的基础上，建立了专门的灰度变换函数，并完成了硬件电路的设计与调试，实现微光图像的实时处理。该方法可直接应用于微光电视系统，能够显著地提高微光图像质量。     

基于LS-SVR的图像矫正

最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通色卡为参照,利用LSSVR算法,结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型,对测试图像进行矫正处理.实验结果表明:与多项式回归相比,LS-SVR算法能取得更小的色差,且矫正后的图像更接近于目标图像.     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

基于灰色绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色绝对关联度的灰度图边缘检测算法.该算法有效地避免了几种典型的边缘点误判,算法中简单的逻辑或操作克服了灰色绝对关联度在边缘检测中的方向性问题.实验结果表明本算法快速有效.     

一种基于双阈值的实时图像灰度级压缩方法

基于图像的阈值分割和灰度变换原理,针对灰度图像处理系统中图像采集采用14bit的A／D而显示时需将灰度级压缩为2^8的问题,介绍了一种简单实用的灰度级压缩方法。实验结果表明该方法实时性好,抑制了噪声和背景信息的同时保持了目标细节信息。     

空间重采样方法对遥感影像信息影响研究

在对原始影像进行几何校正时需要对影像进行重采样,必然会导致光谱信息的失真,如何保持原始影像的光谱信息一直是研究的热点问题.从影像应用质量评价的角度,对3种不同类型的遥感影像质量进行了评价与分析,通过对多幅不同空间分辨率的遥感影像重采样后进行比较,评价了重采样后遥感影像的质量.研究表明,影像重采样后的信息量随着空间分辨率的提高基本保持不变,随着空间分辨率的降低,信息量也逐步减少的结论,为评价遥感影像重采样后影像信息量损失情况的多尺度效应提供参考.     

非双曲线动校正方法及应用

针对常规走时双曲线方程依据偏移距小于或等于反射界面深度的假设，以至于不适合长电缆的大偏移距和多覆盖次数采集方式的地震资料速度分析及时差动校正处理，提出了长排列非双曲线反射同相轴的动校正(NMO)方法，并且首次用于南海地震资料处理。该方法通过在常规时移双曲线方程引入2个NMO参数，即不均匀性参数s和各向异性参数η，使走时方程满足长电缆采集数据处理要求。模型试算及实际数据处理结果显示，大偏移距及陡倾角处的道集得到拉平，叠加后的剖面成像更清晰、信噪比更高。     

Assessing Texture of Slub-Yarn Fabric Using Image Analysis

The application of digital image processing to the classification of the slub-yarn texture is discussed. Texture of the slub-yarn fabric is analyzed by using the texture analysis techniques. The influence of the slub-yarn parameters on the fabric texture is discussed. Results indicate that texture of the slub-yarn fabric can be reliably measured using gray level co-occurrence matrix （GLCM） analysis. The four indices of GLCM, the angular second moment, the contrast, the inverse difference moment and the correlation, are sensitive to the change of the slub-yarn parameters, and can be regarded as the major indices for the texture.