基于MSTO的含噪声多传感器图像融合算法

为了解决在含噪声多源传感器图像融合中,常规滤波存在图像边缘缺失、对比度差的缺点,提出了一种基于多尺度顺序开关算子(multi-scale sequential toggle operator,MSTO)和Beamlet保边滤波算子的含噪声红外与可见光图像融合算法.首先,将多源图像通过MSTO进行多尺度分解,得到能量分量和细节分量.对于细节分量采用Beamlet保边滤波算子进行处理,保持图像边缘细节的同时滤除噪声,采用MSTO计算出能量图像的亮边缘和暗边缘并融合叠加到细节分量中,进一步增强融合图像的边缘.对于能量分量采用基于灰度值取大的融合规则.最后根据MSTO反变换对融合后的能量分量和细节分量进行重构,得到结果图像.实验结果表明,融合后的图像不但滤除了噪声,而且对轮廓和边缘细节得到较完整的提取和增强.该图像融合算法在含噪声多源传感器的融合中取得较好的效果.     

基于边缘增强生成对抗网络的人脸超分辨率重建

针对对抗生成神经网络在人脸轮廓细节恢复上不够完善的问题,利用人脸图像的结构先验信息提出了一种边缘增强的生成对抗网络人脸超分辨率的重建算法.首先,利用人脸图像及其边缘图像的一致性关系设计一种并行网络提取面部和边缘细节特征;然后,通过特征融合网络获得高分辨率的生成图像;最后,利用判别网络判别生成图像的真伪.在人脸图像数据库上进行的人脸超分辨率重建实验结果表明:提出的边缘增强生成对抗网络能够提升面部细节重建能力,主观和客观评价指标均优于现有的人脸超分辨率算法.     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

UUV海面红外侦察图像自适应归并直方图拉伸增强算法

针对水下无人航行器(underwater unmanned vehicle,UUV)海面红外侦查图像灰度级密集、图像模糊、受海浪干扰强烈的特点,提出了一种自适应归并直方图拉伸增强算法。首先,根据灰度直方图得到灰度级值直方图;然后根据最大类间方差法或大津法算法结合灰度级值直方图实现直方图归并阈值的自适应选取,进而得到图像的归并直方图;最后,实现归并直方图的拉伸增强。该算法有效增强了图像的轮廓边缘,突出了目标特征,使海面波浪具有更清晰的纹理,对灰度范围较窄的模糊图像具有较好的处理效果。     

基于直方图统计学的图像增强算法研究

针对图像的灰度特征可以通过统计矩进行定量描述的特点,提出了一种基于直方图统计学图像增强算法。该算法根据图像的全局灰度均值、方差及不同像素点子块灰度均值、方差,对符合增强条件的各像素进行增强,而对亮区不需增强的像素进行保留。因此,图像暗区的细节得以增强。实验结果表明,该算法增强了图像中所希望得到的细节。     

计算机浮雕化处理在动漫图像特效中的应用

为了满足动漫图像的特效制作效果需求,提出了一种基于二维平面图像的计算机浮雕化处理算法.整个算法分为3个关键步骤:(1)依据积分不变量推导每个像素的景深信息,(2)依据梯度压缩和最小二乘法完成景深信息重建,(3)执行高斯双步迭代完成每一个浮雕细节特征的呈现.以柯楠和花仙子两幅动漫图像为实验对像展开实验研究,实验结果表明:该文浮雕化处理算法可以获得逼真的浮雕效果,并在细节特征处有清晰的呈现.同时,该文算法的执行速度也非常快.     

彩色等离子体显示器准备期动态修正技术

开发了一种彩色等离子体显示器的新型准备期动态修正技术,具有高对比度、低能量寻址、消除动态假轮廓(CLEAR)的特点,利用输入图像灰度的加权平均值与预置的灰度阈值比较,动态地调整准备期在1场中的位置,使动态调整后的灰度值能够更加真实地反映输入图像灰度的分布情况.同时,利用相邻两场采用不同子场编码与准备期动态修正相结合的改进技术,大幅度增加了显示灰度级数目.仿真结果表明,准备期动态修正CLEAR技术在消除动态假轮廓的同时,增强了对低灰度级图像的显示能力,并且最大限度地提高了整幅图像的显示质量.     

基于循环移位和混沌系统的图像加密算法

针对目前混沌系统加密算法中明文相关性差和信息熵低的问题,提出一种基于循环移位和混沌系统的灰度图像加密算法.根据明文图像的统计特征,计算需要循环移位的位数;对灰度图像每一个灰度值进行左循环移位得到移位图像;根据初始条件和参数迭代生成3个不同的Logistic混沌序列;根据生成的混沌序列对移位图像进行加密生成加密图像.基于此,对图像直方图、密钥空间、相关性及信息熵进行测试和分析.理论分析及仿真结果表明该算法加密效率高,抗攻击能力较强,安全性好.     

无人机图像增强方法的研究与实现

以无人机采集的低照度图像为研究对象,提出了一种改进的低照度图像增强算法.获取无人机采集图像的灰度直方图,计算灰度像素的均值和方差,通过计算亮度系数划分亮暗区域;根据滑动窗口的像素均值与设定的阈值进行计算得到修正系数,完成图像亮度的修正;为减小时间复杂度使用三次快速均值算法替代高斯滤波进行去噪.结果表明,本文的算法能够有效地改善图像局部亮度、提高图像对比度和保留轮廓边缘纹理信息.     

基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法

文章针对传统直方图均衡增强算法存在红外图像细节信息丢失问题,且算法没有考虑人眼视觉特性,提出基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法;根据像素邻域信息建立广义直方图,进行直方图均衡化处理;在均衡化过程中,利用人眼灰度分辨能力,对拉伸过大的灰度级进行限制,再对被过度压缩的灰度级进行适当拉伸以扩大其动态范围;实验结果表明,该方法有效增强图像局部细节,解决了红外图像视觉模糊的问题,使增强后图像视觉效果更自然。     

尺度优化的Retinex增强算法与微视觉图像增强

光照不均匀、光学显微镜的放大作用、光学衍射等使微视觉图像存在动态范围大、整体像素灰度值偏低、微细结构与背景对比度低、信噪比低等不足.为增强图像质量,文中利用对比度设计高斯平滑卷积核的尺度优化准则以合理估计光照分量,提出了尺度优化的Retinex增强算法,并用该算法对模拟图像和实拍的同轴光光强变化的微视觉图像进行增强.结果表明,该增强算法在压缩动态范围内既能提高对比度,又能较好地保留图像细节信息,增强效果优于同态滤波算法.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

利用贫富差距原理进行图像边缘检测

针对Robinson算法运算速度慢且需要人为指定闲值等问题,提出了一种Robinson自适应边缘检测算法.该算法利用Robinson基本原理删除了一些算法模板,根据计算贫富差距的原理得到像素的梯度值,从而可以进一步提高抑制噪声的能力.算法依据待检测像素周围3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,不仅保留了原Robinson算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度和抑制噪声的能力.实验表明,所提算法在图像处理中能够自适应地生成动态阈值,提高图像的细节信息提取和噪声抑制的性能.     

基于边缘提取与图像融合的压缩感知补偿算法

针对测量数据极稀疏情况下,某些压缩感知方法在多种类噪声干扰环境下进行图像传输存在重构效果模糊、图像细节欠佳的问题,提出1种基于图像边缘提取与融合技术的压缩感知补偿算法.首先,在发送端预提取图像边缘特征作为压缩感知测量值的重要补充,随后,在接收端进行边缘解码与压缩感知重构,最后,使用空间域方法实现2者融合.实验结果表明,该方法可以以较小的传输代价获得更加清晰、全面的图像细节特征,可增强原算法抵抗噪声、尤其是稀疏性噪声的能力,具有一定的应用价值.     

基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.      

混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法

为了更好地保留核环境下图像降噪后的细节信息,提出了基于混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法。将非凸二阶全变分与重叠组稀疏正则化相结合,使用交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM)和增广拉格朗日乘子法对全局问题进行优化求解,多次迭代后得到基本降噪图像;将多次降噪后的基本降噪图像进行差值迭代,使核辐射图像中大范围跳变的灰度值更加接近原始图像灰度值;根据核噪声的特点,设计算法模拟出核噪声斑块。通过在真实核环境下采集的数据集和模拟的核噪声数据集上进行实验,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)等指标的变化及处理后的视觉效果表明,提出的算法在保留图像细节信息方面优于对比算法。     

基于遗传算法的图像模糊增强的研究

为了实现图像的模糊增强,采用遗传算法得到的模糊参数,选择图像像素灰度的相对等级作为模糊特征,通过模糊映射建立图像的模糊特征平面,采用模糊对比度增强的方法实现图像的增强.实验结果表明采用基于遗传算法的图像模糊增强算法,可以根据不同的图像自动选择最佳的模糊参数,图像质量得到了改善,突出图像的细节,有效地实现了图像的增强效果.     

一种基于加权均值检测的夜景图像增强算法

夜景图像由于照度较低且长时间曝光往往混有噪声。针对传统增强算法对其进行处理时无法避开噪声点而导致视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于改进的加权均值检测夜景图像增强算法。算法通过加权均值检测标记出图像中的噪声点,然后使用基于RGB灰度值变换的增强算法对所有非噪声的像素点进行处理,最后用近邻插值法来替换原图像噪声点所在位置的灰度值。大量实验结果表明,本文算法可以在去除噪声的同时较好地保持原始图像的细节边缘特征,总体性能优于现有的算法。     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.