基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

一种改进的McCann图像增强算法

提出了一种改进型的基于Retinex理论的McCann图像增强算法。简单介绍了Retinex理论,论述了基于Retinex理论的图像增强方法的基本步骤,详细阐述了McCann算法的改进方法,改善图像增强效果。     

一种用于夜间图像增强的算法

为了提高夜间图像的清晰度,文中提出了一种适用于此类图像增强的新算法,其特点为： １） 将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,使得图中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用; ２） 经对各种函数的实际处理效果进行比较,提出了一个适合夜间图像增强的对比度变换函数。实践证明新方法在处理夜间图像时能得到比较理想的结果     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,在对常用的线性灰度变换法、直方图均衡化法和边缘检测法等图像增强算法进行详细分析的基础上,提出了一种采用平台直方图均衡化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法,并给出了该算法的FPGA电路实现和时序仿真效果。提出的图像增强算法能适应红外探测器的各个工作阶段,易于FPGA实现且具有较好的图像增强效果。     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法．首先将图像从灰度域变换到模糊域;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换,得到增强后的模糊隶属度,最后将图像从模糊域变换到灰度域．由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明．通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的．     

一种改进的同态滤波图像增强算法

针对传统同态滤波算法存在多参数不易控制和参数值经验化的问题,提出一种改进的指数型单参数同态滤波图像增强算法.该算法根据距离矩阵最大概率点估算截止频率,合并锐度因子和截止频率使算法只随距离矩阵的变化而变化,提高了算法的通用性.仿真实验结果表明,改进算法在提升图像对比度的同时增加了图像的边缘及细节,增强了图像整体视觉效果.     

基于遗传优化的图像增强模糊算法

将协同进化遗传算法(CGA)应用于图像增强的模糊算法优化,以优化模糊逻辑处理效果.在CGA算法中,同时优化选择了模糊逻辑规则、最佳隶属度函数和优化了隶属度函数的参数.通过具体图像处理实验,在客观评价上证明了本方案的有效性.     

基于模糊理论的图像增强

肺部图像增强是计算机辅助诊断的关键之一,并且能为医生提供可靠的诊断数据。本文首先从模糊集合的概念出发,简单介绍了基于模糊数学的图像增强法,然后介绍了经典的Pal模糊算法,并对胸片图像进行增强处理,针对该算法的缺点,提出了一种基于均匀检测的自适应模糊对比度增强算法,并与Pal算法作对比,实验表明该算法使图像更加清晰。     

一种基于模糊集的医学超声图像增强的新方法

鉴于灰阶医学超声图像对比度较差使得正常组织和病态组织难以区分，采取了基于小波和模糊集的图像增强方法．实验结果表明，此增强方法能够在增强图像微小细节的同时避免噪声过增大，提高了图像对比度，改善了图像的视觉效果，从而提高了诊断的准确性。     

针对荧光图象的自适应模糊增强算法

针对在紫外线激发下的荧光图象，详细分析了其噪声模型，并利用信号检测理论得出了最佳门限的选取方法，同时提出了一种自适应的模糊对比度增强算子，从而使强噪声荧光图象的噪声削弱，图象增强．通过实验证明，基于模糊集的图象自适应增强算法的物理概念清晰，实现容易，对于荧光图象有较好的处理效果．最后通过对模糊度的比较，在理论上验证了算法的有效性．     

基于遗传算法的红外车辆目标模糊增强

由于红外车辆目标在成像过程中存在许多不确定性即模糊性,针对红外图像的模糊性将模糊理论应用于红外图像增强处理,本文提出了一种新的基于模糊理论的图像质量测量函数,把它作为遗传算法的适应度函数对非完全Beta函数的α和β参数进行自适应动态调节来拟合几种典型的灰度变换曲线,实现了感兴趣区域红外车辆目标的自适应模糊增强.实验结果表明了该方法的合理性和有效性,在性能上优于传统的图像增强技术和现有的一些同类增强技术,具有较高的自适应性和智能性.     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强

为了更准确地描述在图像增强中可能会出现的一些不完整性和不确定性问题,提高图像处理的效果,本研究提出了一种基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法．该算法利用模糊粗糙集理论,依照图像的视觉特性,采用传统的图像增强方法进行图像预处理．实验结果证明,该算法比传统的图像增强方法效果更好．     

基于广义模糊算子的工业RT图像增强

在分析传统的图像模糊增强算法缺陷的基础上,提出了一种广义模糊增强的方法。该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像映射到广义模糊空间,设计一个分段正弦函数作为模糊隶属度,并采用了相应的增强算子,利用广义模糊变换范围大的特点,通过对工业RT检测焊缝图像进行广义模糊增强处理,使图像获得令人满意的增强效果。引入模糊熵的方法分析增强效果,并分析了广义模糊增强算法中影响增强效果的因素。     

基于PSO的图像自适应模糊增强算法

在介绍常规图像自适应模糊增强算法和粒子群优化算法的基本原理的基础上,针对常规图像模糊增强算法中自动获取模糊控制参数耗时较长,执行效率低的问题,提出了一种应用粒子群优化算法结合图像灰度直方图特征进行图像自适应模糊增强的新方法.实际图像增强实验的结果表明方法效率比常规图像自适应模糊增强算法有很大的提高.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。