抑制散斑噪声的Lee算法和小波阈值算法讨论及其比较

本文首先回顾了散斑的基本性质，然后讨论了两类散斑噪声抑制算法，最后提出一种比较其算法性能的规则，并且给出了这两类算法比较的仿真结果。     

血管内超声图像的血液噪声抑制和对比度增强研究

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法。根据血管内超声成像的特点估计噪声的方差,并由二进小波变换的分解结构给出局部阈值的计算方法,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理。同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法。实验结果表明,与现有血管内超声图像去噪的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,保留了图像的细节,具有更好的实用性。     

基于同态滤波与Lee滤波器级联算法的散斑噪声压缩

提出一种用于压缩散斑噪声的同态滤波Lee滤波器级联算法,它首先对信号进行同态变换,然后用Lee滤波器作去噪声处理,最后再作同志逆变换,仿真结果表明它即保持了图像的边缘又有效地抑制了散斑噪声。     

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．     

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

同态滤波器在水下图像对比度增强中的应用

由于受水下照明条件的限制，水下图像一般都有比较严重的由光照不均匀引起的图像降质，同态滤波可以有效地减少亮度不均匀，并对感兴趣的景物进行有效增强。首先使用基于照明反射模型的同态滤波方法，在简要介绍模型的原理、实现过程和特点的基础上，给出了适用的滤波模型和表达式，引入基于小波变换的同态滤波方法，采用高通滤波对小波变换域系数进行处理，在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强效果显著。     

用于对比度增强的医学图像可逆信息隐藏算法

用于医学图像对比度增强的可逆数据隐藏不仅能够利用可逆嵌入完成患者信息的存储,还可以实现对比度增强改善图像质量,在一定程度上帮助医生对患者疾病进行正确诊断.提出了一种新的用于医学图像对比度增强的可逆信息隐藏算法.该方法采用超像素分割医学图像,着重强调医学诊断的感兴趣区域的可逆嵌入与对比度增强.同时,将嵌入区域分为多个像素块,根据其统计特性有选择性地逐块修改.每个像素块采用经典的直方图修改方式,以直方图均衡化为优化目标,一次完成多个嵌入点的修改,从而减少在对比度增强过程中的嵌入失真.实验结果表明,与主流方法相比,该方法在兼顾可逆性能的同时,能进一步增强医学图像感兴趣区域的对比度,提高图像的视觉质量.     

低对比度图像边缘增强算法的研究与应用

单色低对比度图像具有邻近像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点,这使得图像中的目标、背景、细节、噪声等信息都包含在一个较窄的灰度范围内而难以区分,从而给目标的边缘检测和识别带来困难。针对低对比度图像边缘的增强问题进行了研究,在分析传统对比度增强算法的实质以及所存在问题的基础上,提出了一种新的算法——四段对比度拉伸法。一系列的对比实验证明,该算法有较广的适用性、较强的抗噪性、较灵活的应用范围。在低对比度冷钢板边界检测实验中,对于不同情况,该算法可以通过改变灰度变换函数中系数的取值来增强目标的边缘,有效地提高冷钢板边缘的识别与提取。     

几种低光照图像的对比度增强算法

简述了低光照图像的成因和研究意义，列举了几种常见的增强方法，将不同图像的处理结果和处理时间进行比较和分析，得出各方法的优缺点，指出各方法适应的环境。     

基于小波变换图像增强算法的手机散斑衬比血流成像技术

为实现激光散斑血流成像设备的便携化,研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号,解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法,使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强,并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后,为验证这两种算法在不同情况下的分割结果,分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明,Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现,解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时,提高了图像的可视化效果。     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

Research on wavelet-based algorithm for image contrast enhancement

A novel wavelet-based algorithm for image enhancement is proposed in the paper. On the basis of multiscale analysis, the proposed algorithm solves efficiently the problem of noise over-enhancement, which commonly occurs in the traditional methods for contrast enhancement. The decomposed coefficients at same scales are processed by a nonlinear method, and the coefficients at different scales are enhanced in different degree. During the procedure, the method takes full advantage of the properties of Human visual system so as to achieve better performance. The simulations demonstrate that these characters of the proposed approach enable it to fully enhance the content in images, to efficiently alleviate the enhancement of noise and to achieve much better enhancement effect than the traditional approaches.     

基于小波的医学图像自适应增强

提出了一种对图像进行增强的方法，该方法的特点是，单独地处理小波系数，并且分析小波相邻各层之间的相关性，作为判断噪声的依据，然后利用这些信息对图像进行增强．实验结果表明，这种小波增强方法可以减小噪声的放大，能够在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果．医学图像往往同时具有低对比度和较高噪声，因此本文提出的方法正适用于这类图像．     

用于实现医学图像对比度增强的密文域可逆信息隐藏算法

针对现有密文域医学图像可逆信息隐藏算法存在解密图像视觉质量较低的问题,提出了一种基于差值直方图平移的密文域可逆信息隐藏算法。首先,发送方采用具有同态密文比较性质的加密算法对原始医学图像进行加密,从而保证医学图像的隐私内容不被泄露。然后,嵌入方利用同态性质对接收到的密文图像计算差值直方图,并通过平移差值直方图在密文图像中嵌入信息。为了获得较大的嵌入率,嵌入方可对密文图像进行多轮次信息嵌入。最后,接收方根据拥有的密钥种类对接收到的含有嵌入信息的密文图像进行信息提取、图像解密和图像恢复。实验结果表明,本文算法提升了解密医学图像的视觉质量,同时具有较高的嵌入率和安全性。     

空域中基于低对比度图像增强方法

针对低对比度偏暗并带有噪声的图像,结合人眼的视觉感知特性,提出了一种图像增强的新方法。首先在空域进行中值滤波去噪处理,然后对图像进行分块,对背景的亮度进行粗略估计,并用插值算法平滑数据,最后校正图像的不均匀性并将像素值调整到整个灰度级实现图像的增强。实验结果表明,该方法在去除噪声同时并使图像的整体对比度得到明显的改善,又能突出图像中目标的细节部分信息,有效增强了图像的视觉效果。     

基于多尺度分析的血管内超声图像去噪和增强

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.     

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．