一种基于直方图非线性变换的图像对比度增强方法

针对可见光图像的特性,提出一种基于直方图分段非线性插值的对比度增强处理技术.通过将整幅图像分为背景段、过渡段和目标段,依据各部分的特点分别对不同的灰度段采用直方图非线性拉伸,即根据各段直方图的分布特性进行图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸,并采用基于冗余去除的灰度均衡方法实现图像增强.实验结果表明,该技术有效地增强了图像的对比度,同时抑制了背景噪音.     

基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点, 提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法. 该算法通过自适应地选择平台阈值, 对红外图像进行增强处理, 克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点, 同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法, 便于实时实现. 理论分析和仿真结果均表明, 该算法对红外图像具有很好的增强效果, 可较好的抑制背景的增强, 突出目标.     

基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法.Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解.首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数.最后经Contourlet逆变换得到增强图像.实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点.     

基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实用中必须进行增强处理.将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法.该算法首先利用二代小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度细节特征,然后,根据目标和背景噪声信号的差异,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度,抑制背景信号,最后利用小波反变换重构图像,以实现图像的对比度增强和背景抑制.与几种常用的图像增强算法实验结果相比,此算法能有效地抑制图像中的背景噪声,增强目标内容信息,取得了较好的增强效果.     

一种改进的直方图均衡化

从理论上分析了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,给出了简单的物理解释和解析推导,并讨论了该算法的缺点。为了使图像保留更多的细节信息、消除虚假轮廓且保持连续性,提出了保留灰度级的直方图均衡化算法,并分析了其基本原理。实验结果表明:通过该算法处理的图像比采用传统直方图均衡化算法处理的图像效果好。     

基于改进型平台直方图的红外均衡化算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于改进型平台的直方图均衡算法。在设置统计上限平台阈值的基础上,设置了累计直方图上限阈值,并用修改的映射函数算法对图像进行均衡化处理。算法中的上限统计平台阈值对噪声进行了适当抑制,累计平台阈值自适应控制映射动态范围,从而克服了平台直方图均衡化对动态范围较窄的红外图像过分拉仲的缺点。相对平台直方图的均衡算法,该方法能够对多种复杂场景增强图像整体效果,在抑制噪声的同时较好地保持了图像细节。     

一种新的非线性变换法实现图像增强的方法

本文提出了一种新的非线性变换法进行图像增强处理的方法．将整个灰度范围划分为几个子区问，在这些子区间内红，绿，蓝三色交替由最小值线性变换为最大值，但在整个灰度范围内灰度映射是非线性的．采用该方法处理后的数字图像人眼分辨率明显优于原始数字图像，可获得更多的视觉细节信息．     

自适应加权直方图均衡化的红外图像增强

鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷,提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数,其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根,适当地提升频次较小的直方图,而适当压制频次较大的直方图。用自适应加权系数对各个灰度级的直方图频次进行加权后,进行直方图均衡化处理,最后经灰度级映射得到增强图像。实验结果显示,相对于现有的方法,本方法的增强图像对比度更高,边缘细节信息更丰富,信息熵、平均梯度和标准差分别比现有方法高出0.23、2.2和3.7以上。因此,本文方法的红外图像增强效果优于最新提出的现有方法。     

一种基于H直方图变换的白细胞图像分割方法

对检出的大量样本细胞图像进行统计分析,发现白细胞在Wright染色后着色效果不一致时色彩分量差异的规律。通过建立数学表达模型,提出了一种基于H直方图变换的白细胞图像自动分割算法。对细胞图像的色度分量直方图进行适当变换,有效削弱了血液染色的不一致性对白细胞分割的影响,实现了白细胞胞浆区域的良好分割,实验结果验证了所提分割方法的可行性和实用性。     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

基于直方图均衡化的Robinson图像边缘检测算法

针对图像边缘检测,现有Robinson相关算法存在效率低、阈值设定随机性大、易出现伪边缘等问题,提出一种改进Robinson的图像边缘检测算法。该算法利用直方图均衡化对图像进行增强,然后将Robinson算子原有的八方向梯度依照两两垂直原则组合为八组,分别计算每组梯度的范数,并取其最大值作为该像素点的梯度。最后取整幅图像的灰度均值作为阈值来识别图像的边缘像素和背景像素。实验表明,相对于现有相关算法,该算法检测结果更加清晰完整,同时避免了传统算子人为设定阈值随机性大的问题。     

基于灰度冗余图像融合增强研究

为了改善原图像直方图像素灰度分布集中于低灰度级,与经过常规直方图均衡化处理的图像直方图像素灰度分布集中于高灰度级且均具有灰度冗余的图像增强效果,提出了一种新的图像增强算法.对原始图像进行常规直方图均衡处理,并对原始图像与进行了常规直方图均衡处理的图像分别在尽可能大的范围内进行映射,使两者变换后都尽可能去除灰度冗余而有较大的动态范围.取变换后的两图像各自的优点,融合成一幅效果最好的图像.实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于直方图的感兴趣区图像边缘检测

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明:新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。     

基于直方图的感兴趣区图像边缘检测

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域（ROI）的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明：新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。     

奇异值非线性修正的低对比度红外图像实时增强

由于场景中目标与背景的温差相对较小,红外图像会存在对比度低、视觉效果差的问题,针对这一问题,提出一种基于奇异值非线性修正的红外图像对比度实时增强方法。该方法首先对红外图像进行奇异值分解得到其原始奇异值,然后采用一个对数型非线性变换对图像奇异值进行优化,最后根据修正的奇异值重构出对比度增强的红外图像。利用对数型非线性变换修正图像奇异值不仅能够有效拉伸奇异值的动态范围,同时可优化奇异值的变化梯度,使图像的能量信息得到更充分地表达,改善红外图像不良的视觉效果。实验结果表明,该方法较几种对比方法在视觉效果和客观评价方面均具有更优的增强性能;同时体现出良好的实时性,为实现红外图像的实时增强提供了新途径。     

奇异值非线性修正的低对比度红外图像实时增强

由于场景中目标与背景的温差相对较小,红外图像会存在对比度低、视觉效果差的问题,针对这一问题,提出一种基于奇异值非线性修正的红外图像对比度实时增强方法。该方法首先对红外图像进行奇异值分解得到其原始奇异值,然后采用一个对数型非线性变换对图像奇异值进行优化,最后根据修正的奇异值重构出对比度增强的红外图像。利用对数型非线性变换修正图像奇异值不仅能够有效拉伸奇异值的动态范围,同时可优化奇异值的变化梯度,使图像的能量信息得到更充分地表达,改善红外图像不良的视觉效果。实验结果表明,该方法较几种对比方法在视觉效果和客观评价方面均具有更优的增强性能;同时体现出良好的实时性,为实现红外图像的实时增强提供了新途径。     

基于多层神经网络的非线性图像分割

提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法。讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明，该多层神经网络系统可用于实时图像分割，并能获得很好的结果。     

基于离散小波变换的离散正交S变换域图像加密算法

目前基于混沌系统的彩色图像加密算法并未充分地考虑图像时频域特征,并且具有密钥空间小的缺点,对此提出了一种基于离散正交S变换域的彩色图像编解码技术。将图像分解为RGB三色通道,对每个通道分别进行离散正交S变换(DOST);对各通道使用一级离散小波变换(DWT),将每个通道分解为四个子带;使用DWT分解各子带;对奇异值进行乘法运算,使用新奇异值重构所有的子带。可将DOST的子带数量、奇异值参数以及DWT子带的排列顺序作为密钥,从密钥获取难度极高。实验结果表明,方法具有较好的加密效果,安全性优于其他的算法。     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.