一种改进的基于图论的图像分割方法

提出了一种融合边缘检测与图论的图像分割方法,在基于图论方法进行图像分割之前,引入边缘检测对像素点进行预分类,以消除图论方法因为区域的过合并导致的欠分割现象.实验结果表明该文的算法能取得很好的分割效果.     

一种基于图论的入侵检测方法

在入侵检测系统中引入图论的相关理论并提出了一种基于图论的入侵检测方法,将数据对象之间相似度的关系转换到图论的邻接矩阵中,再将邻接矩阵转换为关联矩阵,以表示数据对象之间的相似关系.利用最速下降法求得最佳的转换矩阵,以完成关联矩阵的块对角矩阵转换而达到数据聚类效果和鉴别出正常数据与入侵攻击数据的类别.同时,利用KDD CUP 1999数据集对系统进行仿真.结果表明,所提出的入侵检测方法能够在很低误警率的情况下达到比模糊C均值聚类算法更高的检测率.     

基于图论的Normalized Cut图像分割算法

基于图论的图像分割算法是近年来图像分割领域研究的的热点问题,该文就其Normalized Cut算法进行了简要的介绍,并利用其对图像进行了仿真分割。     

一种改进的分水岭人脑MR图像分割方法

针对传统分水岭算法分割图像后存在的细节不准确问题,提出了一种改进的分水岭算法.此算法将传统分水岭算法和概率相结合,通过有序队列来实现边界的计算,从而得到分水岭.实验证明,这种算法得到的结果更加准确,对人脑MR图像病灶区的分割非常重要.     

一种基于Mallat算法的图像增强方法

本文采用将离散小波变换系数的计算与滤波器联系了起来，对图像进行增强处理，提高图像的使用价值，改善图像的视觉效果．     

一种基于曲波变换的图像增强方法

本文提出了一种新的基于曲波变换的图像增强方法,文中首先介绍了曲波变换模型,采用曲波变换方法增强图像的原理。然后提出新的算法：对舍噪声图像进行曲波变换得到曲波变换系数;对图像的曲波变换后各尺度系数中的高频成分进行软阈值操做,而对低频成分作灰度拉伸;对处理后的曲波变换系数进行曲波反变换得到增强后的图像。最后通过图像质量评价方法对实验结果作了分析,结果证明该方法能够有效抑制噪声。     

一种基于视觉适应性的图像增强算法

模拟真实场景反应在人眼中形成图像的过程,考虑到邻域间干扰、光照不均匀、媒介传递率下降引起的图像退化,提出了一种新的图像增强算法。依据对视觉现象中对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象的研究,建立了一种图像退化模型的视觉适应性模型,该模型求解方案包含3个过程:用于消除邻近像素相互影响,给人眼提供更多细节的去卷积过程;据锥细胞亮度适应能力提出的,为其工作提供最佳工作光照条件的亮度调整过程;模拟侧抑制机理提出的对比度拉伸过程。对比现有图像增强算法的增强结果,实验结果表明该方法的视觉适应性解,在增强图像细节、提升对比度、增强结果的视觉愉悦性方面取得了较大进步。     

一种基于融合的乳腺图像增强方法

不同的增强方法对乳腺图像的增强重点不同,灰度线性变换法加大图像动态范围,增强高通滤波法增强图像的精细结构.分别采用这两种方法对乳腺图像进行增强,然后利用加权平均融合方法综合这两种方法的优点,融合两个图像,取得了较好的增强效果.     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

一种基于背景抑制的星空图像增强方法

针对高空观测图像目标尺寸小、信噪比低以及背景和杂波干扰严重的问题,提出了一种基于背景和杂波抑制的星空图像增强方法。建立了星空背景图像增强算法模型,利用不同形状结构元素的形态学滤波方法对原始星空图像进行背景和杂波抑制,将多个支路形态学滤波的结果加权平均,采用双平台直方图均衡化方法进一步对观测目标进行图像增强。在此基础上对星空背景图像增强效果进行计算机仿真验证,并对增强后图像的信噪比和背景抑制因子进行计算。结果表明,采用该方法能够控制星空背景和杂波,改善图像的对比度,使目标细节更为丰富,便于后续目标检测与跟踪。     

一种基于小波分析的SAR图像增强应用

通过对SAR图像的特征分析．采用小波分析方法．对图像做小波变换。提取各层小波分解系数，利用软阈值法对各系数作去噪预处理．然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理．最后重构出清晰图像．结果显示，用此方法处理的SAR图像，效果较好．既增强了图像对比度．又不损失细节信息．为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础．     

一种基于小波分析的SAR图像增强应用

通过对SAR图像的特征分析,采用小波分析方法,对图像做小波变换,提取各层小波分解系数,利用软阈值法对各系数作去噪预处理,然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理,最后重构出清晰图像.结果显示,用此方法处理的SAR图像,效果较好,既增强了图像对比度,又不损失细节信息,为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础.     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法,通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限。这种分割方法对红外图像具有很强的针对性,经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果。     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法．通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限．这种分割方法对红外图像具有很强的针对性．经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果     

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。     

一种基于图论的LDPC码构造算法的研究

在对低密度奇偶校验(LDPC)码进行分析的基础上,提出了一种基于图论的构造算法.该算法从对LDPC码的校验矩阵进行图论分析入手,分析了组成校验矩阵中的圈的校验点之间的关系,得出了由这些校验点对应的结构图是彼此同构的欧拉图的定理,利用这个定理以及根据定理得到的性质,可以通过构造一个辅助的校验点结构图的邻接矩阵,渐进地生成LDPC码的校验矩阵,在生成的过程中避免短长度圈的出现.仿真实验表明提出的算法对中短码长的LDPC码构造具有良好的性能.     

一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法

针对薄雾天气下的图像对比度较低,以及光照不均引起的颜色退化失真问题,提出了一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法。该方法将Frankle_McCann Retinex(FMR)算法与光照补偿算法系统地结合。首先利用FMR算法来提高图像对比度,再采用光照补偿方法,将彩色图像从RGB空间转换至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡处理;再转回RGB空间,以此提高图像亮度同时保留色彩真实性。实验表明,此方法比传统FMR算法能更有效去除色彩失真,改善退化细节,获得良好视觉效果。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法

针对红外图像纹理细节不足和对比度下降的问题,提出一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法.首先,通过构建红外图像显著性特征图,识别出红外图像中的显著区域和非显著区域.然后,对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图,再基于图像识别的结果对透射图进行修正.最后,基于简化大气散射模型获得增强后的红外图像,并基于细节改变先验进行边缘特征增强.采用了多种类型的红外图像进行试验,并将所提方法与多种当前主流红外图像增强方法进行了主观和客观对比.结果表明,所提方法具有较好的鲁棒性,且平均新增可见边比能达到4.15、平均对比度增益能达到6.47、基于人眼视觉的图像清晰度能提升33%.