多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

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。     

一种自适应图像增强方法及其应用

图像增强是大多数图像分析和计算机视觉问题必需的环节 .本文提出了一种自适应图像增强方法并成功地将其应用于沉底小目标声纳图像的增强过程中 .本文方法除了具有图像平滑的功能外 ,还具有其它某种特定的图像增强功能     

基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。     

非制冷红外成像组件设计的新方法

设计了一款非制冷红外成像组件,实现了红外成像功能.介绍了这种非制冷红外成像组件的硬件设计.对于这种红外微弱信号的采集,在模拟电路采取了多种降噪的措施.在软件上,实时实现了红外图像的非均匀校正;并根据红外成像的特点,设计了一种基于红外成像温度窗特性的图像增强方法,适合硬件实现.该组件通过通讯接口可改变组件工作状态.最后,给出了这种红外成像组件的测试方法及结果,证明组件成像效果很好,满足设计要求.     

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．     

小波分析及其在图像处理中的应用

简单介绍了小波分析的基础理论,举例说明了小波变换在图像处理中的一些典型应用,包括图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合.     

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理．着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题．提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节．提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数．结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好．     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

改进的分数阶微分Tiansi算子图像增强

为了提升图像纹理细节的信息,对已有图像增强模板的频率响应图进行特征分析,发现影响增强效果的根本原因是保证高频信息通过的同时更多的保留了低频信息.对分数阶微分Tiansi算子模板的频率响应图及滤波效果做了对比分析,发现已有分数阶微分Tiansi算子滤波效果图的全局平均灰度较低,视觉效果较差,原因在于低频信息保留太少.为此对已有分数阶微分Tiansi算子的模板做了调整,提高低频信息的通过率,得到新的分数阶微分Tiansi算子.实验表明改进的算子比其他的算法增强效果好.