小波变换在指纹图像增强中的应用

针对小波变换在指纹识别中的应用，提出了一种基于小波变换的图像增强算法，利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向，抑制了高频噪声对纹线方向的影响，实验表明，该算法对纹线模糊的指纹图像增强效果明显。     

一种改进的McCann图像增强算法

提出了一种改进型的基于Retinex理论的McCann图像增强算法。简单介绍了Retinex理论,论述了基于Retinex理论的图像增强方法的基本步骤,详细阐述了McCann算法的改进方法,改善图像增强效果。     

一种有效的图像质量增强算法--基于众数滤波的梯度滤波算法

为了改善传输图像的质量,介绍了一种用于图像增强的基于众数滤波的梯度滤波算法,并给出了此算法的基本描述和应用效果.     

一种改进的计算量小的自适应矫正图像增强算法

在自适应色调矫正算法的基础上,提出了一种改进的图像增强算法。经实验表明,非线性自适应色调矫正图像增强算法对于欠曝光的图像具有显著改善效果,可有效增强图像视觉效果。     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

一种用于胸部CT的改进模糊图像增强算法

提出了一种基于模糊集合论的图像增强算法，同传统模糊集合论的图像增强算法相比，该算法有良好的细节刻画作用，对整体优化有很好的视觉效果，避免了由于图像增强引起的两端的灰度损失。实验结果表明，该算法比传统算法在很多方面都有改进，适用于胸部CT的整体图像增强，可以在两个同的背景窗内同时进行图像增强，适合临床诊断的需要。     

基于改进的Retinex算法对路面裂缝的图像增强处理研究

为了解决传统的图像增强算法中道路路面破损裂缝之间的显示度不高,致使道路裂缝自动检测处理装置不能有效地自动提取裂缝的问题,基于图像增强处理的特点,分析了Retinex算法不足之处,提出了一种改进的Retinex算法和模糊算法相结合图像增强算法。在Matlab上进行仿真,结果表明可以达到很好的增强处理效果。     

基于局部信息的图像增强方法研究

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。     

数字图像增强技术的研究

图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。本文以几种典型的图像增强方法对加有不同噪声的图像进行了分析研究,通过仿真进行比较。     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．     

基于频域的图像增强技术的改进算法

在传输有限的情况下完成图像压缩传输,针对处理后的图像的主观视觉质量较差和低对比度下处理效果不佳的问题,本文提出了一种改进的基于DCT域块分类的CES图像增强算法。改进后的CES算法基于对图像块分类,对每个图像块判定类别,针对平滑块、纹理块、边沿块,分析图像块交界处块效应产生的原因并根据图像块背景特点,结合原CES算法并改进,对不同类型图像块采取合适的改进的图像增强算法,达到图像增强的目的,提高图像的主观视觉质量。仿真结果表明,改进的算法,以牺牲一些算法计算复杂度,针对纹理块和边沿块获得很好的图像增强效果同时,能够最大限度的抑制块效应,大大的提高了图片的视觉效果。     

一种基于人眼视觉和中值滤波的图像去噪增强算法

提出了一种基于人眼视觉特性的图像增强算法,本算法基于Lee和LIP模型,应用局部标准偏差对图像进行增强,在对各局部区域进行了不同程度增强的同时,还有效地增强了整个图像的对比度。实验结果的比较和分析,表明了这种算法的效果很好。     

保持B超图像灰度级的改进直方图均衡化算法

介绍B超图像以及对其进行图像增强的原因。对直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化原理作介绍,从理论上分析这3种算法吞噬灰度值的原因。提出一种保留灰度级不变的改进直方图均衡化算法。使用直方图均衡化、对数直方图均衡化、排序直方图均衡化和该文提出的改进算法对B超体模图进行图像增强实验,结果表明该文提出的改进算法在B超图像上的增强效果比直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化算法要好。     

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.     

人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强

针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声。最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像。由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优。针对约70幅实际工程图像进行了实验,结果表明,ABCO-NSST-GF算法能够明显改善图像视觉效果,与NSCT自适应阈值法等4种算法相比,所得图像清晰度、对比度和信息熵平均提高25.2%,与空域引导滤波算法相比,P峰值信噪比平均提高20.9%。     

改进的小波多尺度频域增强算法

为提高图像识别在分类时的质量,必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除,对图像中的目标对象加以增强。从研究图像增强的频域法入手,研究小波多尺度灰度图像增强算法及小波边界延拓,设计了一种改进的小波图像增强算法及实现进程。在Visual C 软件平台上进行了仿真实验,仿真结果验证该算法能够提高对比度,有效显示淹没在阴影、光照等区域中的细节,在完成图像增强的同时,对噪声有较好的抑制作用。     

点目标检测中旋转均值滤波的改进算法研究

通过分析不同的高通滤波算法特点,充分考虑包含点目标图像的空间结构信息,对旋转均值滤波算法进行改进,提出了一种新的滤波方案。仿真结果表明所提出的新的算法可行,并较其他两种方法效果要好。     

一种改进的Retinex矿井图像增强算法

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出了一种改进的Retinex矿井图像增强算法：首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出了一种“S型”函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像。将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并选择具有代表性的三个算法进行对比,实验结果表明本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法。可见该算法在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强。     

中值滤波技术发展研究

中值滤波技术是一种在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节的非线性技术,在图像增强和恢复等领域中得到了广泛的应用。文章通过对中值滤波及其多种改进技术的研究,对中值滤波技术进行了较全面的阐述,并给出了相应的实验结果。     

一种新的基于模糊对比度的路面图像增强方法

通过对现有Pal 模糊增强算法的分析,指出其在隶属度函数定义与进行增强处理时渡越点选取时的两个缺陷,针对缺陷分别进行了改进性研究,提出了一种基于模糊对比度的路面图像增强算法,定义了一种新的指数型隶属度函数,并最终通过实例将其成功地应用于路面图像增强处理.