局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法

针对传统基于修正直方图的图像增强算法不能兼顾局部特征和全局信息的问题,提出一种局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法. 该算法将增强分为局部增强和全局增强两部分,局部增强利用像素的邻域信息和局部与全局对比度的比例信息作为幂次变换的伽马值,对图像进行伽马校正,提高图像的亮度和局部对比度;全局增强利用区域相似直方图统计抑制噪声,避免过度增强. 实验结果表明,本文算法在客观性能上优于其它传统图像增强算法,并且可以有效提高复杂光照下人脸图像的检测率.      

一种雾天视觉图像增强新算法

通过对基于移动模板的雾天图像增强算法研究,针对其难以匹配模板内景物深度突变信息问题,提出了一种基于幂函数的自适应加权部分重叠直方图均衡(POSHE)改进算法.该方法首先设定移动模板大小,利用幂函数构造相应维数的自适应权矩阵,并引入子块直方图均衡得到变换函数,最后将邻域内子块变换函数加权求和,得到当前子块的变换函数,实验结果表明,该方法能有效增强雾天图像局部纹理细节,同时抑制噪声,具有较好的通用性和实用性.     

基于高通滤波器的图像增强方法

分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时,较好的保持图像细节,对图像噪声也具有一定的抑制作用。实验结果表明,该算法具有较好的性能。     

基于高通滤波器的图像增强方法(第二次修改稿)

分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时,较好的保持图像细节,对图像噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.     

改进的图像增强直方图统计方法

为了在不增加图像增强算法复杂度, 便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像, 提出了一种新的直方图统计方法。给出了改进的直方图统计和分布调整算法, 将亮度控制与直方图分区域均衡相结合, 对直方图整体分布进行修正, 以改进亮度饱和问题; 采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图, 通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。实验结果表明, 该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果, 既避免了图像亮度出现过饱和的现象, 又突出了图像细节, 视觉效果明显优于传统方法。     

迭代的自适应最小偏差滤波算法

为了更有效地去除脉冲噪声，该文提出了一种迭代的自适应最小偏差滤波算法.该方法根据脉冲噪声的灰度特征、灰度的局部偏差以及局部统计特征进行噪声检测，自适应地根据邻域像素的局部偏差大小，用与邻域像素偏差最小的像素灰度作为当前噪声像素的新灰度.迭代且自适应地执行噪声去除，以适应不同噪声密度与噪声分布的局部不均匀性，并充分利用先前去噪处理的结果.实验结果表明，在峰值信噪比PNSR、边缘保持指数EPI和视觉感知以及计算效率上，所提出的方法优于现有的方法，具有更好的去噪性能和细节保持能力.     

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。     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

综合运用灰度变换方法改善超声医学图像质量

分析了超声医学图像及其噪声干扰(speckle噪声)，采用灰度变换的方法来改善超声医学图像的质量，介绍了灰度变换的基本原理，包括直接灰度变换和直方图变换2大类方法，对广泛应用且效果较好的直方图均衡和自适应直方图均衡方法作了较详细的阐述和算法介绍，针对超声医学图像应用灰度变换方法作了实验，实验证明，综合运用灰度变换方法能够很好地改善超声医学图像质量，增强超声诊断的实用性。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

基于VC＋＋的数字图像处理系统的设计与实现

随着计算机技术的日新月异,为数字图像处理的发展提供了广阔的空间。该数字图像处理系统是基于Windows平台的图像处理系统,运用MFC的设计思想,通过VC＋＋实现系统框架,实现了对灰度级图像的编辑,可以进行图像导入和导出,视图设置,可以调整图片尺寸,旋转和翻转图片,图片增强优化,图像边缘检测与分割,图像编码以及打印输出图片。     

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。     

从镜子意象看中国小说的发展演变

镜子的历史也是人类自身发展的历史。镜子意象被写入我国古代小说中,伴随着小说的发展演变直至今天,镜子的功能,在小说发展演变的同时也在演进变化。小说中的镜子实际上是一面反映人类自身不断发展进步的镜子。通过小说中的镜子意象,人类得以反观自身,反观社会,这其实才是镜子的真正意义所在。     

图像压缩算法消除数据冗余问题分析

对当前几种典型图像变换及编码算法在消除图像冗余的效果方面进行了比较分析。通过对原始图像变换和拼贴,构造了重复、对称、旋转、插值4种形式的冗余图像,然后用几种典型的变换算法和压缩算法对图像进行处理,实验结果显示当前几种图像变换及编码算法均无法同时消除本文提到的4种形式的冗余。本文的结果为进一步改进图像压缩算法提供了一个有益的参考。     

基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强

随着多小波理论的发展,它所拥有的对称性、光滑性、紧支性、正交性等重要的数学性质弥补了单小波的不足．提出了一种基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强算法,将图像进行多小波分解,高频细节图像采用多尺度非线性自适应增益增强．低频平滑图像采用反锐化掩模增强．实验结果表明：该算法能突出图像中的细节部分,可以有效地消除噪声,并且具有良好的增强效果．     

数字图像处理技术的现状及其发展方向

综述了数字图像处理技术的主要特点和优点,阐述了包括图像采集与数字化、图像的压缩、图像的增强与复原、图像的分割和图像分析等主要内容的产生及其发展历程,并根据该领域的最新进展,简述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点,最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要挑战和未来发展方向.     

基于小波的指纹图像增强算法

图像增强的目的是采用一些技术手段,有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征·传统的指纹增强算法采用两次滤波操作,需要分多次处理,耗时长,并且噪声较多·应用的小波变换是将指纹图像分解为大小、位置和方向均不相同的分量,并根据需要改变其系数的大小,从而使得某些感兴趣的分量被放大而使某些不需要的分量减少,达到较好的图像增强目的·     

离轴全息数字再现中零级衍射斑的消除

为了保证再现像清晰的细节再现,同时降低全息记录对CCD的要求,本文提出一种基于图像相减的消除离轴全息零级衍射斑的方法,同时用计算机模拟实验.结果表明,该方法简单快捷,即使在零级像和共轭像严重重叠的情况下,也能较好地消除零级像的影响.因此可用于全息的实时检测,且不会造成信息丢失.     

基于数字图像处理技术的沥青混合料特性分析

应用二维数字图像处理技术，对采用Marshall击实、振动压实、旋转压实和轮碾压实等不同压实方法沥青混合料内部结构特性进行了分析和评价，并与真实路面结构内部特性进行对比。发现不同成型方法得到的沥青混合料试件内部体积特性差异较大。结果表明数字图像处理技术可以很好地评价沥青混合料的内部结构特性。提出了数字图像处理技术对于促进沥青混合料设计与生产技术进步的可行性与重要性，并对这一技术的发展做了预测。     

微光图像实时对比度增强处理

对比度低是微光图像主要特征之一，对比度扩展是微光图像增强处理的重要技术手段。该文详细叙述了采用灰度变换方法提高对比度的基本原理，在分析不同照度下微光图像直方图分布的基础上，建立了专门的灰度变换函数，并完成了硬件电路的设计与调试，实现微光图像的实时处理。该方法可直接应用于微光电视系统，能够显著地提高微光图像质量。