基于正弦灰度变换的X光图像增强

介绍了灰度变换法的几种形式 ,提出了一种正弦非线性变换法 ,对三幅数字X光医学图像进行了处理 ,获得了令人满意的对比度增强效果 ,证明该方法有效而实用     

适于遥感图像实时压缩的小波基的选择

遥感图像相关性弱,纹理细节丰富,故对其采用基于小波变换的图像编码方法进行编码压缩,而在对图像进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较。实验结果表明D5/3双正交小波基最适合于遥感图像实时压缩,最后经实验验证其选取是合理的。     

基于非线性反锐化掩模算法的CR图像边缘增强

数字CR(computed radiography)医学放射图像动态范围宽、细节丰富、对比度差,只有对其进行增强处理才能满足医生临床诊断的需要。由于目前通用的CR图像增强算法的对比度和噪声增强过度,丢失了细节,为了对CR图像进行边缘细节增强,提出了一种非线性反锐化掩模算法。该算法使用钝化模糊影像来增加对选择空间频率的响应,以增强CR图像的结构边缘和细节。算法能根据CR图像的灰度特性来调节增强程度的加权因数K,从而可非线性地增强CR影像的边缘细节。实验证明,经算法处理后的CR图像细节丰富,信噪比高,细节方差与背景方差之比为通用算法的9.6倍,增强后的CR图像具有良好的视觉效果,是一种增强CR医学放射图像边缘细节的好方法。     

基于数学形态学的CR图像实时快速分割算法

为实现CR图像实时快速分割,提出一种针对直方图的包络特征进行处理的新方法。首先计算出图像的直方图,然后对直方图进行形态学滤波,提取出直方图的包络,在此基础上对直方图的包络采用改进的基于标记的分水岭算法自动提取出最佳阈值。最后根据从直方图中提取出的、代表图像特征的阈值对CR图像进行实时快速分割,在采集完图像的同时就可以得出分割结果。通过实验和时间复杂度与空间复杂度分析表明,采用提出的算法通过减少运算量,可以快速分割出CR图像并提取出感兴趣区。     

适合DSP处理的低内存并行SPIHT算法

针对SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)算法的编码过程具有重复运算、存储量大等问题,提出了一种适合于DSP(digital signal processors)处理的低内存并行SPIHT算法。该算法采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和编码能够同时进行。通过引入基于行的整型提升方案,使得只需经少量行变换就能进行列变换,提高了小波的变换速度。根据DSP的并行特性和SPIHT算法的缺点,采用“改进的最大幅值求取方法”、“误差位数以及绝对零值和绝对零集合”、“最大值与零值图”和“单棵零树编码”等多种方法对其进行了改进,大大缓解了对内存的压力,减少了算法的运算量。该算法与LZC(listless zerotree coding)算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,但速度提高了2倍,能满足一般的实时压缩要求。     

基于位的超光谱遥感图像无损压缩算法

图像压缩是超光谱遥感技术中急需解决的一个问题。分析了像素的高位与低位的相关性 ,提出了对字位进行运算的无损压缩算法。结果表明 ,本算法的压缩比与目前一些无损压缩比基本一致 (1 6～ 2 4) ,但这种算法运算简单 ,在去相关过程中 ,每位只进行一次运算 ,而且均为二进制运算 ,易于硬件电路的实现和进行实时压缩。所述思想为超光谱图像压缩提出了一条新思路