一种基于子带分解的图像数字水印算法

提出了一种基于Walsh四子带分解的图像数字水印算法.通过实验表明,该算法生成的数字水印具有较好的鲁棒性,且易于实现.     

基于子带加权融合的多尺度Retinex图像增强算法

Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增强算法,首先用混合灰度变换函数替代传统的灰度变换函数,对图像做不同尺度的Retinex变换,并分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行增强。然后引入图像融合的思想,将不同尺度Retinex图像的每个像素点都赋予不同的权重。最后得到输出图像。实验结果证明,本算法可有效增强图像的对比度,得到的图像清晰度高,色彩恢复好。     

子带分解在ESPRIT算法中的应用

ESPRIT算法是一种用于信号到来角(DOA)估计的直接求解方法,其性能在低信噪比(SNR)和信号相关时会严重削弱.基于此提出了一种多分辨率DOA估计算法基于子带分解的ESPRIT算法(SB-ESPRIT),通过对全带信号进行子带分解,并对每个叶节点分别应用ESPRIT算法,最后通过映射算法将估计所得的DOA映射到全带信号.对于子带分解后旋转不变性的证明为其应用提供了理论依据.仿真结果证明,SB-ESPRIT不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当的情况下,具有一定的信号去相关能力,并且其均方误差(RMSE)小于ESPRIT算法.     

基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法

针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法.首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量.利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并...     

基于小波分析和Retinex算法的图像增强算法

为了改善图像增强效果, 提高图像质量, 提出一种基于小波分析和Retinex算法的图像增强算法(WA Retinex). 先采用小波分析对图像进行多尺度分解, 去除图像中的噪声; 再采用Retinex算法对图像细节信息进行增强, 并引入更符合人眼视觉特性的拟合函数拓宽图像灰度范围; 最后通过仿真实验对其有效性和优越性进行分析. 实验结果表明, 该算法明显改善了图像的整体视觉效果, 能更好地刻画图像细节信息,  性能优于现有的一些经典Retinex算法.     

基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法

提出一种改进的Retinex算法——基于单尺度Retinex的非线性图像增强算法.不同于经典的Retinex算法用复杂的运算估计亮度图像,该算法首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿.实验结果表明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论在增强效果还是在处理时间上都具有更大的优越性.     

基于Retinex理论的图像增强算法的车辆主动安全技术

车辆主动安全技术监测系统中在遇到复杂道路、夜间环境及弱光照的情况下图像很容易受到驾驶员个体、光照变化等要素的影响,使算法精确性大大降低,为提升图像处理算法的精确性,通过分析Retinex理论的图像增强技术能够对图像低频部分进行提取,并借助多尺度Retinex(MSR)算法补偿图像光照,融合梯度图像即可得到全新图像,实验结果表明,基于Retinex理论的图像增强算法可以更好的呈现道路和驾驶员面部特征,使弯道线检测的鲁棒性大大改善,便于开展图像处理工作.     

基于子带分解的对角线性插值与IFS相结合的图像编码方法

提出一种基于Ｗａｌｓｈ四子带分解的、把Ｚ形扫描、对角线性插值与基于迭代函数系数（ＩＦＳ）的四叉树分形编码相结合的混合图像压缩新方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像压缩方法相比,在基于保持重建图像质量的前提下,运算时间减少而压缩比显著提高。     

改进的多尺度Retinex井下图像增强算法

为解决煤矿井下图像质量差、图像清晰度差、可分辨率低、模糊等问题,针对多尺度Retinex增强算法存在的不足,提出一种改进的基于S曲线函数的多尺度Retinex图像增强算法,该S曲线函数不同于基本的sig函数,函数图像具有S形状,为不对称函数.研究结果表明:应用改进后的算法,处理后的图像在有效增强目标图像的同时也抑制了背景噪声,图像的对比度与质量得到提高,能够获得目标区域的最佳视觉效果.     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

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。     

基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法

为提高雾霾图像的清晰化程度,采用暗原色先验方法与多尺度Retinex(MSR)算法相结合的方式,提出基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法.首先,采用暗原色先验方法对协雾霾图像进行物理意义上的去雾,雾霾图像细节得到增强;其次,将处理后的雾霾图像作为MSR算法的原始输入图像,雾霾图像对比度与平均亮度增大.仿真实验表明,该算法处理的雾霾图像对比度得到增大,图像平均亮度适中,总体效果较好,可在一定程度上提高雾霾图像的清晰度.     

一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法

具有色彩还原特性的Retinex算法,可以实现图像对比度、亮度提高及色彩还原;但是增强后的图像色彩饱和度下降严重,色彩失真,其关键在于光照分量的估计失真。针对上述问题,提出了基于全局光照和局部光照细分的Retinex增强算法,实现了图像光照分量的精确计算;并通过实验证明增强后的图像在提高亮度突出细节的同时,最大程度保持了原来的真实色彩。     

基于经验模式和全变分模型的图像去噪方法研究

文章利用经验模式分解算法的自适应性及高频噪声的强获取能力.对图像进行分解得到固有模式分量.再运用全变分模型对高频的固有模式分量进行去噪处理,处理后的分量与其他未进行处理的低频固有模式分量及剩余模式进行合成.采用峰值信噪比来比较处理后的加噪图像与处理前的加噪图像.结果表明该方法在提高峰值信噪比的同时,也使得图像的主观视觉效果更好.     

基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法，算法利用小波变换的特点，合理地构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明，相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约97%。     

一种自适应基于暗通道先验的去雾方法

基于暗通道先验去雾方法, 提出一种改进的自适应基于暗通道先验去雾方法, 并使用均方误差对已有雾模型数据库中多组数据进行误差分析. 实验结果表明, 该方法对光线不足或天空等背景的图像实验效果优于已有方法, 并且恢复的图像更接近真实图像.     

基于BAS-2D-VMD的图像去噪算法

针对2D-VMD(2D-Variational Mode Decomposition)算法需要人为预设K值的问题,提出了一种基于BAS-2D-VMD(Beetle Antennae Search Algorithm-2D-Variational Mode Decomposition)的图像去噪算法.该方法首先用BAS算...     

Efficient Rate Control Algorithm for Hierarchical Video Coding

For rate control (RC) of hierarchical structure coding,an independent rate-quantization (R-Q) model was proposed based on mean absolute differences (MADs) in different temporal levels (TLs).In the prop...