基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

基于Android平台的图像增强算法

针对传统图像增强算法存在的不足, 提出一种基于Android平台的图像增强算法. 首先,采用同态滤波对图像进行预处理, 并用小波变换分解图像; 然后对图像进行对比度拉伸和亮度增强, 消除图像中的噪声等; 再采用小波变换重构图像各分量, 得到增强后的图像; 最后在Android平台上实现图像增强算法, 并用仿真实验测试其性能. 仿真结果表明, 该算法解决了传统图像增强算法的不足, 得到了较理想的主观视觉效果, 加快了图像增强的速度, 可满足图像增强的实时性要求.     

基于模糊集的图像增强方法研究

图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.首先对传统的Pal-King基于模糊集的图像增强算法进行了研究.针对Pal-King算法的缺点和不足,提出了两种改进算法,并且运用模糊熵理论对改进算法的正确性进行了证明.     

基于局部对比度的局部直方图均衡算法

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法。首先,将图像分为若干子块,计算每个子块的对比度,根据子块的对比度确定局部点的密度,进而确定子块的个数,然后采用保持亮度的双直方图均衡算法对这些子图进行增强,最后融合各个子图得到最终增强的结果。实验测试结果表明,本算法能够保持均值亮度,提高处理速度,在减少过增强的基础上,增强局部细节,增强后的图像具有良好的视觉效果。     

基于红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强

图像增强技术可以有效提高图像的整体或局部特性增加图像有用信息,改善图像的视觉效果.夜间图像增强是图像处理领域中的关键技术,使用图像增强可以提高夜间环境图像的信息量.对于单一传感器采集的夜间可见光图像,传统算法通过提高图像的饱和度和对比度进行图像增强,处理后的夜间图像易出现边缘锐化或图像伪影的现象.相比于单一传感器的夜间图像增强,红外和可见光图像融合技术可以大幅度的提高图像信息有效率.利用红外和可见光图像的成像特点将两者进行融合,有效地提高夜间复杂环境下图像的信息量,从而达到夜间图像增强的效果.实验证明使用红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强方法优于传统算法,有效抑制边缘锐化、图像伪影和图像过度增强的问题,同时提高了夜间环境下图像的主客观质量.     

基于粗集与PCNN的图像预处理

研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合，对被噪声污染的图像进行对比度增强处理，使图像清晰，从而便于后续的处理。同时，提出了基于粗集与PCNN的图像增强算法。计算机仿真结果表明，使用基于粗集与PCNN的图像增强算法，可有效地对被噪声污染的图像进行图像增强，减少图像噪声，增加图像对比度，使图像更加清晰，且图像增强的结果优于常规的方法。     

基于子带分解的MSR雾天图像增强算法

提出了一种基于子带分解的MSR的图像增强算法(Subband-Decomposed Multiscale Retinex,简称SDMSR).先利用改进后的MSR算法对雾天图像进行处理,之后由子带分解的方法对雾天图像的不同子带分解输出进行增益,最后采用图像融合技术得到清晰的增强图像.并借助均值、标准差、熵、均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)对文中算法的仿真结果进行了定量评价,仿真与评价结果表明,该算法能够提高雾天图像的对比度,保留了原图像中有用的信息,图像的失真程度小,图像的清晰度也得到了提高.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

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．     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

一种新型X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等特点,提出一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)变换和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法。首先,应用CLAHE变换分别对高能和低能X射线图像分别进行处理得到初步增强结果;然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过CLAHE变换后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像。实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量。     

全景图像拼接技术研究现状综述

图像拼接技术作为合成全景图像的工具得到较快发展;图像拼接技术就是把若干幅有重叠部分的图像合成一幅大视角宽幅面的图像;主要对图像拼接技术的应用、国内外发展现状以及面临的问题进行了较为详细的介绍;最后对图像拼接技术的未来研究做了展望,提出了一些改进的思路,为进一步深入研究图像拼接技术提供参考。     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

基于图像边缘区的图像评价方法

通过对图像处理中的缩放算法得到的图像误差进行分析,发现图像误差主要集中在图像边缘区,进而提出了基于边缘稳定的图像评价方法,实验表明,该方法符合人的主观视觉质量需求．     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.