基于Matlab的灰度直方图规定化实现方法的研究

直方图规定化可以将图像的直方图转化为需要的形状,有目的地增加某个灰度区间的图像,使用户获得感兴趣的信息。本文介绍了直方图规定化的两种经典的实现算法：单映射规则（SML）和组映射规则（GML）的基本原理,并应用这两种算法对实例图像进行规定化处理和比较分析,证明了GML相对于SML的优越性。仿真结果表明,本文所实现的GML算法改进了以往算法中规定化后图像的灰度级与规定直方图的灰度级不能完全近似的问题。     

一种直方图规定化中的组映射算法

在数字图像增强处理中,直方图规定化可以将给定图像的直方图变换成特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,以获得最佳的视觉效果.此过程中最重要的是原始直方图到规定直方图的映射规则.本文给出一种组映射算法(GAGML),可以较好地实现这种映射.     

利用单映射法改善图像直方图均衡化的精度

通常的直方图均衡化规则精度较低。对直方图规定化的单映射规则(single mappinglaw,SML)作了修改,并用于直方图均衡化,提出了较详细的算法,给出了算法应用的例子,结果证明该算法可改善直方图均衡化的精度。     

基于直方图修改的图像增强技术

直方图修正是一种重要的数字图像增强处理方法,能够有效的改善灰度分布集中,动态范围狭窄缺少必要细节的图像,显著的提高图像的辨识程度。在理论分析的基础上,利用MATLAB软件对模糊图像进行直方图均衡化处理,增强了图像的视觉效果。     

图象的灰度直方图均衡化的实现

通过对灰度直方图进行修正的理论、建模、算法和程序的论述,说明如何实现图象的灰度直方图均衡化,达到图象增强的目的。     

基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法

现有直方图规定化技术存在两方面不足：无法自适应构造一个能突出原图特征的直方图规定化函数,常需要人为指定,使增强效果难以控制;增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对该问题,本文提出基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法。首先通过分析图像直方图灰度分布来分割灰度分布子图,并根据用户感兴趣灰度确定各子层灰度映射范围;然后利用各子层直方图自适应地构造能突出子层图像直方图特征的目的直方图规定化函数,并构建映射函数,将子层灰度映射到指定范围;最后综合各增强结果得到最后增强图像。实验结果表明,本算法能自适应构造突出原直方图特征的规定化目的直方图,又对用户感兴趣灰度有目的地进行控制增强,使所增强图像具有更加合理的视觉效果。     

一种基于排序理论的精确直方图规定化算法

本文提出了一种基于排序理论的精确直方图规定化的算法,该算法通过把离散情形的统计模型在一个K维空间里进行转化,在图像像素中诱导出一个严格排序,从而得到一个可逆的累计分布函数,并且给出了实验结果和诱导排序的统计模型.     

基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用

基于直方图的图像增强是图像处理中常用的一种技术,对改善图像的视觉特征具有很明显的效果。本文主要讨论了直方图均衡化和规定化技术的相关原理,同时以一组灰度图像为例,得到了MATLAB处理前后的对照图像及其直方图。从实验结果可以明显看出:均衡化处理后的图像视觉效果得到了很大程度的改善,原始图像密集的灰度分布变得比较均匀,图像对比度明显增强。直方图规定化使图像中原来看不清楚的细节变得容易观察,视觉冲击感加强。     

X线医学图像的对比度增强方法与实现

在分析了直方图均衡化、规定化和局部对比度增强三种图像增强方法的基础上,将直方图规定化和局部对比度增强方法相结合,对X线医学图像进行增强处理．实验结果表明该方法的增强效果优于直方图均衡化、规定化处理方法的增强效果,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节．     

基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法

针对低质量指纹图像的纹理信息和灰度梯度信息遭到严重破坏的问题,提出一种基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法.此算法结合指纹谷点与其相邻脊点特有的灰度差规律,修改了经典直方图均衡化的累积分布函数,用于放大源图像的纹理信息,使图像趋于二值化.基于放大的纹理信息,采用改进的点方向图算法计算指纹的谷点方向,使用直方图块方向图法赋予脊点方向,同时校正谷点的点方向,得到完整的方向图.通过对FVC2006指纹库中的部分低质量图像的增强结果进行比较,此算法对低质量指纹图像的增强性能优于传统算法.     

二维灰度直方图上的距离判别分割方法

在图像的二维灰度直方图上,通过距离判别的方法得出在其上进行聚类划分的依据,即一条二次曲线．用此曲线进行分割的优点在于能考虑到二维灰度直方图上的所有像素点．理论分析和实验结果都表明,此方法较二维灰度直方图上的其它阈值分割方法优越．     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究

为了快速便捷地处理彩色图像,更好地增强图像,从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发,提出了直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法.通过MATLAB仿真实验,验证了算法的可行性.     

基于局部对比度的局部直方图均衡算法

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法。首先,将图像分为若干子块,计算每个子块的对比度,根据子块的对比度确定局部点的密度,进而确定子块的个数,然后采用保持亮度的双直方图均衡算法对这些子图进行增强,最后融合各个子图得到最终增强的结果。实验测试结果表明,本算法能够保持均值亮度,提高处理速度,在减少过增强的基础上,增强局部细节,增强后的图像具有良好的视觉效果。     

基于灰度直方图和互相关方法的医学图像检索

采用基于灰度直方图和互相关相结合的方法实现对医学图像的检索,灰度直方图方法虽具有比较,旋转和位移不变性等特点,但不能充分表示空间分布信息,而将图像之间的经相关 特性应用于医学图像检索的方法正好可以弥补直方图表达空间信息的不足,将这两种方法相结合实现了对医学图像的快速,准确的检索效果,该算法容易实现,在医学图像检索中具有推广应用的价值。     

基于直方图均衡的图像增强

讨论了直方图均衡构图像增强原理及对原理进行了证明，介绍了处理数字图像增强的具体过程和算法。以一个对比度较小构图像为实例得到其直方图，按照该算法对图像灰度曲直方图进行均衡使其近似均匀分布，处理后图像的对比度得到明显改善。     

基于自适应邻域灰度直方图均衡的超声内窥镜图像增强

对超声内窥镜增强的方法进行了研究，利用邻域膨胀技术实现了自适应邻域直方图均衡，一定程度内避免了局部直方图均衡时对滑动窗口内所有象素点都进行统计的盲目性。尤其对局部窗口内的噪声点和局部窗口切割造成的不完整细节的象素点避免了统计，减少了增强后图像中的噪声，并将处理结果与全局直方图均衡、局域直方图均衡的结果进行比较分析。自适应邻域直方图均衡对细节的增强较好且对细节的保护也较好。     

使用直方图熵阈值法,从背景中自动分离出医学心脏图象

在医学科学研究和临床诊断中,常常需要在图象背景中分离出心脏或其他内脏器官的图象,以便对心脏或内脏器官进行几何学参数的测量。本文使用信息论中熵概念,推导出与先验和后验信息有关的评价函数,由它来选择最佳阈值,使分离出完整的心脏图象。为了能得到精确、清晰的心脏边界,本文使用了双曲线函数增强处理,选择常数C为0.5或1。采用灰度值窗口法后,并把阈值处理后图象的直方图起点移至灰度级为零的位置,使增强心脏边界的效果更为明显。本文使用Roberts边缘检测法获得了精确又清晰的心脏边界。     

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．     

使用直方图熵阈值法,从背景中自动分离出医学心脏图象

在医学科学研究和临床诊断中,常常需要在图象背景中分离出心脏或其他内脏器官的图象,以便对心脏或内脏器官进行几何学参数的测量.本文使用信息论中熵概念,推导出与先验和后验信息有关的评价函数,由它来选择最佳阈值,使分离出完整的心脏图象.为了能得到精确、清晰的心脏边界,本文使用了双曲线函数增强处理,选择常数C为0.5或1.采用灰度值窗口法后,并把阈值处理后图象的直方图起点移至灰度级为零的位置,使增强心脏边界的效果更为明显. 本文使用Roberts边缘检测法获得了精确又清晰的心脏边界.