基于图像增强和融合的SAR图像变化检测

为提高合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于图像增强和融合的无监督SAR图像变化检测方法。为获得较好的背景噪声抑制、变化区域增强和边缘保持效果,在对原始SAR图像进行自适应图像增强的基础上构造对数比和均值比差异图,采用低频小波系数加权平均和按最小局部能量选取高频小波系数的融合策略对上述差异图进行图像融合。实验结果表明,融合后的差异图结合模糊局部信息C均值聚类在不同的数据集上均取得了较高的检测准确率和Kappa系数,鲁棒性较强,可广泛应用于SAR图像变化检测领域。     

基于红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强

图像增强技术可以有效提高图像的整体或局部特性增加图像有用信息,改善图像的视觉效果.夜间图像增强是图像处理领域中的关键技术,使用图像增强可以提高夜间环境图像的信息量.对于单一传感器采集的夜间可见光图像,传统算法通过提高图像的饱和度和对比度进行图像增强,处理后的夜间图像易出现边缘锐化或图像伪影的现象.相比于单一传感器的夜间图像增强,红外和可见光图像融合技术可以大幅度的提高图像信息有效率.利用红外和可见光图像的成像特点将两者进行融合,有效地提高夜间复杂环境下图像的信息量,从而达到夜间图像增强的效果.实验证明使用红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强方法优于传统算法,有效抑制边缘锐化、图像伪影和图像过度增强的问题,同时提高了夜间环境下图像的主客观质量.     

一种基于融合的乳腺图像增强方法

不同的增强方法对乳腺图像的增强重点不同,灰度线性变换法加大图像动态范围,增强高通滤波法增强图像的精细结构.分别采用这两种方法对乳腺图像进行增强,然后利用加权平均融合方法综合这两种方法的优点,融合两个图像,取得了较好的增强效果.     

一种基于剪切变换和图像增强的融合方法

为了进一步提高可见光与红外线图像的融合效果,采用剪切波变换和方向滤波建立了一种图像融合方法.通过引导滤波器对可见光图像的场景信息进行增强,提高细节信息;利用剪切波变换对增强后的可见光图像和红外线图像进行多尺度分解,得到不同的低频和高频尺度子带;对低频尺度子带的系数选取能量保护的融合规则,而对高频尺度子带的系数选取PCA...     

基于图像熵线性加权的水下图像增强算法

目的 针对工业环境下水下图像受到水中悬浮物影响,从而导致图像的清晰度过低以及对比度过高等问题, 提出一种基于图像熵线性加权的水下图像增强算法。 方法 该算法基于图像熵理论对白平衡算法、直方图均衡算法 和暗通道先验算法进行线性加权,继而通过实验环境确定调节系数输出高质量图像。 在深度为 1 m、1. 5 m 和 2 m 的不同水下环境拍摄图像,对获得的水下图像使用上述三种算法和该算法作对比处理,处理结果通过 PSNR 和 UIQM 作为评价指标进行评判。 结果 实验结果表明:使用 PSNR 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m 的水下图像质量提高了 22. 81%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 46. 67%,水深 2 m 的水下图像质量提高了 38. 94%,图像质量综合平均提高了 36. 14%;使用 UIQM 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m 的图像质 量提高了 1. 02%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 0. 73%,水深 2 m 的水下图像质量提高了 1. 82%,图像质量综 合平均提高了 1. 19%。 结论 由此可以证明该算法相对于其他传统算法对图像清晰度有着显著提升,并且能够适应 不同深度的水下环境,为工业环境下水下图像增强提供了一种新的解决思路。     

高分辨率掌纹图像的分割

研究了高分辨率掌纹图像的分割方法问题,将均值、标准差作为标准,实现了由纹线组成的掌纹图像的前帚分割。对于手指部分的干扰,将其分为孤立的手指部分和与手掌相连的手指部分分别进行处理,利用区域生长法提取最大连通域达到去除孤立手指部分的目的;利用轮廓跟踪法比较CD、PD距离,定位与手掌相连的手指部分的位置,从而实现将其去除的目标。实验结果表明,该方法很好地实现了高分辨率掌纹图像的分割,为后续的特征提取工作奠定了基础。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于特征融合的快速图像去雾方法

针对图像去雾问题, 提出一种基于特征融合的快速单幅图像去雾方法, 解决了暗通道方法存在的块效应问题. 该方法先采用基于K均值聚类的暗通道先验求得粗尺度下的透射率, 再通过分析雾对成像的影响, 提取有雾图像自身能反映景深变化的饱和度作为细尺度的透射率, 最后通过图像融合技术得到精确的透射率. 通过对
各种真实有雾场景进行测试的实验结果表明, 该方法简单且有效, 能得到理想的去雾效果.     

一种加权融合的乳腺图像增强方法

在分析人眼对图像亮度感知的基础上,针对乳腺X线片提供信息的不足,提出了一种既能改善乳腺图像边缘曝光过度,又能增强乳腺组织及钙化点的新方法．该方法首先分别采用直方图均衡化和增强高通滤波方法进行图像增强,然后再对增强后的结果进行加权融合,融合增强后的图像保持了良好的视觉效果．     

基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

基于光谱融合的手掌异常纹识别

针对现有掌部封闭型病理纹识别算法提取的线特征较少、 识别率较低的问题, 提出一种基于非下采样剪 切波变换(NSST: Nonsubsample Shearlet Transform)域光谱融合的手掌异常纹识别算法。 首先, 选取融合效果最 佳的多光谱掌纹波段组合, 并在 NSST 域内进行多尺度、 多方向的分解; 其次, 根据分解各层子带图像的特点 设计融合规则进行相应系数矩阵的融合, 再通过 NSST 逆变换和形态学处理提取精细纹路特征; 然后, 利用像 素点的度特点寻找符合要求的闭合纹线回路; 最后, 采用一种基于矩形度和偏心率等形状描述符的方法识别封 闭型异常纹。 实验结果表明, 该识别方法能提取丰富的掌纹线特征, 同时, 还可准确识别 6 种不同类型的封闭 型病理纹, 识别率可达 90%以上。     

基于改进SIFT 算法的掌纹图像拼接

为解决采集的掌纹图像不完整的问题, 改进了SIFT 特征图像拼接算法, 从而得到完整掌纹图像, 提出LoG-SIFT 特征点匹配拼接算法并设计一种剔除误匹配点对策略。实验结果显示, 改进后算法能增强手掌表面纹线特征, 显著提高特征点对匹配数量, 降低点对匹配错误率。     

基于能量加权的子带杂交法在掌纹识别中的应用

在掌纹采集过程中,由于受光照噪声的影响,以及手掌的弓形常常给掌纹采集带来噪声.基于此,提出小波变换子带杂交的一种新颖掌纹识别算法.该算法综合考虑小波同层各子带及相邻层子带分解系数的噪声特点,采用基于掌纹图像空间能量加权,再由二维主元分析（Two-di mensional Principle component Analysis,2DPCA）算法降维、去相关,最终由最小距离分类器完成掌纹识别.基于香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,此算法正确识别率达到100%.同2DPCA算法相比,提出的算法不仅正确识别率较高,识别效率也较高.     

基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法

针对现有的多聚焦图像融合算法,在抗噪性能、图像连续性以及时间复杂度上的不足,提出了一种基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法。首先,对统一尺度的源图像构建梯度矩阵,并设计尺度分段的多维自适应核函数对矩阵进行分割;然后,引入判定条件,对泊松重建中的图像边界进行伪边缘抑制,得到纯化后的全聚焦图像;最后,将抗噪算法与融合算法分别对比其他算法模型,进行综合比较,通过6种图像质量评价指标来评估融合性能与效果。结果表明：本文算法不仅有良好的运行效率,清晰的视觉观感,而且在评价因子上有更理想的数据结果。可见,不论主观还是客观上来看,该算法都具备明显优势。     

基于FART网络与数据融合的图像增强和恢复

为了有效地进行图像的增强和恢复处理, 提出了一种基于Fuzzy ART( FART) 网络与数据融合的方法. 利用灰度直方图门限化方法, 不仅可以自动确定分类数目以进行聚类分析, 而且可对来自同一景物的多幅带有不同噪声的图像进行处理. 仿真实验表明, 在数据融合时, FART 网络能较好地实现图像的增强和恢复.     

基于YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法

通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。     

Retinex理论下基于融合思想的低照度彩色图像增强算法

针对Retinex算法处理后的图像边缘保持性差,易产生光晕和过增强的缺点,以及双边滤波易造成图像细节丢失的现象,提出了一种Retinex理论下基于融合思想的图像增强算法。该算法首先在YCb Cr颜色空间提取亮度Y分量,对亮度分量进行大、中、小不同尺度的MSR增强,获得细节信息保留较好的亮度图像,同时在RGB颜色空间对图像进行基于双边滤波的单尺度Retinex增强,获得边缘信息较好的增强图像;然后对增强后的两幅图像加权融合;最后对融合的图像进行颜色恢复处理得到最终的增强图像。通过本文算法与经典SSR、MSR和MSRCR算法处理后的图像进行比较,实验结果表明,本文算法处理后的图像在细节、颜色和边缘保持方面都优于其他算法,并且避免了光晕和过增强现象的发生。     

一种改进的全局Retinex监控视频图像增强方法

考虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似,合理运用帧间信息,构建了一种改进的Retinex图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波,滤波结果取模极小提取各帧背景信息,通过融合多帧图像背景,获取该时刻上视频图像的准确背景,使用该背景进行Retinex算法增强。实验结果表明,算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富,获得了更舒适的视觉效果。