基于幂次变换和高频加强滤波的乳腺图像增强算法

针对乳腺图像特殊的结构特性和组织特性以及图像要增强的重点不同,提出了一种乳腺图像增强方法.该方法先对乳腺图像进行幂次变换增强,然后接着对增强的图像进行高频加强滤波处理.幂次变换增强能提高图像的整体对比度,高频加强滤波增强能够使图像的边缘和精细结构得到很好的增强,此方法综合两种增强方法的优点,实验结果表明此方法具有一定的应用价值.     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

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IE 和AG 的小波图像融合方法

为客观评价几种小波融合图像算法的优劣, 采用了基于信息熵(IE: Information Entropy)和平均梯度(AG: Average Grads)的融合图像质量评价方法。首先选取了两组不同的源图像, 其中一组为曝光度不同的两幅图像, 另一组是焦距不同的两幅图像。然后对图像进行4 层小波分解, 低频系数全部采用像素点平均值法进行融合, 高频系数分别运用区域绝对值最大法、像素点绝对值最大法、区域最大梯度法以及像素点平均值法4 种小波系数融合规则进行小波图像融合, 最后分别比较了4 种融合图像的IE 和AG 值。实验结果表明, 将4 种小波融合方法进行比较, 基于像素点的最大绝对值法IE 和AG 值最大。对于曝光度不同的两幅图像, 其IE为7. 206 5 bit, AG 为5. 983 7 10^-5 , 对于焦距不同的两幅图像, 其IE 为7. 130 8 bit, AG 为4. 794 3 10^-5 。可见, 4 种融合规则相比较, 基于像素点的最大绝对值法融合效果最好, 从而验证了该方法的有效性。     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

基于像素级的图像融合

图像融合是将两幅或多幅具有互补信息的源图像融合为一幅新的图像,融合后的图像具有更好的特性.主要对两组不同的图像进行了像素级图像融合,融合时采用了灰度值选大法、灰度值选小法和加权平均法.实验结果表明,对于不同的源图像,采用不同的算法所得到融合图像效果将会不同.     

Framelet变换结合HSV的多模态图像融合方法

为了获得轮廓清晰、细节丰富的多模态医学图像融合结果,提出framelet变换结合人类视觉系统(HVS)的图像融合方法.首先,将所有输入图像分解为低频和高频图像;然后,根据不同频率图像的物理意义融合图像和人类视觉系统,提出两种基于HVS的图像融合规则,分别用于融合低频和高频图像,即使用可见性融合方法融合低频图像,使用HVS模型的纹理信息融合高频图像;最后,通过反变换将所有framelet变换图像重建为融合图像.实验采用CT/MRI两种模态的脑部图像,以及老年痴呆临床PET/MRI图像,与主成分分析法、对比度法、梯度金字塔法、小波变换法和轮廓变换法相比,提出的方法融合结果在熵、互信息等多个评估标准上均有较大提升,可视化信息更加丰富.     

三种图像融合算法的比较与应用探讨

随着信息技术的高速发展,图像融合技术在众多领域得到了广泛的应用.针对高低分辨率图像对比了三种方法的融合效果.结果表明IHS融合法和主成分分析法的融合效果优于加权融合法,并通过加权融合法中权重系数对融合效果的影响,提出了一种两重图像融合方法.     

基于小波增强的多分辨率图像融合算法

在图像融合中,由于源图像的降质使得部分隐藏信息无法在融合过程中提取出来,影响了源图像的融合效果.针对这一问题,提出了一种基于小波增强的图像融合算法:在融合之前先对源图像进行适当的增强,突出图像中隐藏的信息,然后采用合适的规则对源图像和增强之后的图像进行融合.实验分析表明,在融合之前对源图像进行增强,能够改善图像融合的效果,获得直接融合难以获取的信息.     

基于双尺度Sech模板的浸润性乳腺癌检测方法研究

乳腺肿块的准确检测是目前计算机辅助诊断系统的关键。为了准确检测X线乳腺图像中的可疑肿块区域,提出一种基于双尺度Sech模板的早期乳腺癌检测方法。首先根据乳腺X线图像的特征对图像进行预处理,包括乳腺区域提取和内外侧斜位图像胸肌提取;然后对提取的乳腺图像进行基于两个不同尺寸的Sech模板的模板匹配,将模板匹配后得到的相似度图像进行融合和阈值截断;最后进行可疑乳腺肿块区域的定位。结果表明,基于双尺度的Sech模板的检测具有更好的检测效果,改善了基于单尺度模板检测准确率低的问题,并降低了假阳率。     

一种降噪功能的边缘检测方法

传统的边缘检测方法对噪声很敏感，在检测出边缘的同时，也增强了噪声．本文给出的边缘检测方法能够很好的检测出图像边缘，同时具有一定的噪声抑制能力。     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

基于小波去噪和直方图模板均衡化的手指静脉图像增强

提出一种手指静脉图像增强算法. 该算法包括去噪、 对比度增强和二值化. 在去噪部分, 根据小波变换后各频带的不同特点, 结合手指静脉的特点, 分别设计了不同的去噪策略; 在增强部分, 设计了一种新的方法, 称为灰度直方图模板均衡化方法, 较好地增强了静脉和背景的对比度; 在二值化部分, 采用了OTSU方法. 实验表明, 该算法能有效的增强图像的对比度, 改善图像的质量.     

遥感影像配准方法探讨

影像匹配是指从数字影像上识别相关影像,它是计算机视觉和数字摄影测量中的一个基本问题。遥感影像的配准技术直接关系到图像融合等地形分析的精度和效果,针对不同的应用目的和条件可以选择不同的匹配算法,本文在三种经典的配准方法的基础上提出了两种图像配准的新方法。     

基于独立分量分析的热波检测图像增强

热波检测中直接获取的原始热图序列存在"高噪声、低对比度"等问题。为了抑制噪声的不良影响,提高热波方法检测缺陷的能力,基于独立分量分析方法对试验获取的热波图像进行增强去噪处理,采用性能指数对图像的增强效果进行评价。图像增强结果表明该算法较好地保留了原图像的信息,获得了较好的去噪效果。     

非标定图像的无缝拼接技术研究

为了降低图像拼接中对图像序列获取的苛刻要求,增强拼接算法的适应性和灵活性,本文给出了一种从特征点提取,匹配到图像间点变换估计和拼接融合的全自动稳健算法。实验结果表明,该算法不仅保持了较好的图像拼接准确性和鲁棒性,而且降低了对图像序列获取的要求．增强了应用的适应性和灵活性。     

基于布雷格曼迭代的稀疏正则化图像复原方法

为了实现模糊噪声图像的清晰化复原,提出了一种基于布雷格曼迭代的稀疏正则化约束的图像复原算法。首先,运用差分算子,得到图像中各个方向上的梯度信息;然后,利用提取的梯度信息,得到图像边缘各个方向上的权重;并结合稀疏性原理,针对复原图像,提出了一种权重的稀疏性正则化约束;最后,运用了一种布雷格曼迭代(Bregman Iteration,BI)策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明,较近几年的一些具有代表性的图像复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的信噪比增量也增加了0.3~2.5 dB。     

提高功率因数的串/并联电容法节能应用

依据串/并联电容法提高感性负载功率因数的原理,剖析传统并联电容法为何不将功率因数提高到1的原因.从线路功率损耗的影响角度,探讨了串/并联电容法提高功率因数的节能应用,并给出串联电容法在实际多路感性负载中的节能应用模型.     

基于MALAB的车牌定位算法研究

利用Matlab工具实现车牌定位算法研究。利用灰度修正，滤波和图像增强等预处理方法。较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，利用边缘检测和扫描方法实现车牌定位。     

提高胸透X光图象质量的处理方法

在分析和比较全局性直方图均衡化和适应直方图均衡化增强胸透Ｘ光图象的基础上，采用快速适应直方图均衡化来进行图象处理，效果较为理想。引外，利用帧平均法和傅里叶阻滤波法对图象处理中产生的图象噪声进行了消噪声声处理，提高了原胸透Ｘ光图象的质量。