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.     

二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.     

Image enhancement via Median-Mean Based Sub-Image-Clipped Histogram Equalization

This paper presents a robust contrast enhancement algorithm based on histogram equalization methods named Median-Mean Based Sub-Image-Clipped Histogram Equalization (MMSICHE). The proposed algorithm undergoes three steps: (i) The Median and Mean brightness values of the image are calculated. (ii) The histogram is clipped using a plateau limit set as the median of the occupied intensity. (iii) The clipped histogram is first bisected based on median intensity then further divided into four sub images based on individual mean intensity, subsequently performing histogram equalization for each sub image. This method achieves multi objective of preserving brightness as well as image information content (entropy) along with control over enhancement rate, which in turn suits for consumer electronics applications. This method avoids excessive enhancement and produces images with natural enhancement. The simulation results show that MMSICHE method outperforms other HE methods in terms of various image quality measures, i.e. average luminance, average information content (entropy), absolute mean brightness error (AMBE) and background gray level.     

一种改进的自适应模糊阈值图象分割方法

自适应模糊阈值图象分割方法的关键和困难在于隶属函数窗宽的自动调整和阈值搜索范围的确定.依靠图象灰度的统计特性初步确定阈值搜索范围，提出了一种改进方法，进而得到隶属函数的窗宽.实验表明这种方法避免了确定图象灰度直方图峰位置的困难，对较低亮度图象分割效果良好.     

基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术

根据红外图像的特点,提出了一种基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术.该技术通过对图像灰度直方图的统计,设定适当的阈值,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到阈值灰度级,然后将有效灰度级在整个可显示灰度级范围内作等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时,实现了对有效图像灰度级的无损均衡,提高了图像质量,并能实现实时处理.     

基于模拟退火算法的递归自动阈值分割方法

针对目标图像灰度对比度差的现象,以及对目标对象检测实时性的要求,并考虑到传统的Otsu分割方法在分割图像质量较差以及目标区域小时准确性差的缺点,提出了一种基于模拟退火算法的递归Otsu分割方法。在图像直方图呈双峰的情况下能够准确地找到分割阈值。在成像模糊、光照度较差的情况下此方法仍然可以获得较高的准确度。该方法在保证了检测质量的同时并没有导致运算时间的大幅度提升,有效地保证了处理的实时性。实际应用表明该方法切实可行。     

偏振光谱图像去雾技术研究

空气污染严重影响了成像质量,雾霾天气下成像的对比度和分辨率下降。利用不同波段偏振光谱数据的图像去雾研究国内外尚未见报道;运用偏振光谱去雾技术对光谱数据立方体研究具有重要意义。在中重度雾霾天气下,利用光谱仪,获取了380～1 000 nm的可见近红外偏振光谱数据,研究了450,550,650,750和850 nm五个波长下偏振图像和去雾结果。结果表明,波长对图像目标与背景的灰度差值影响显著,去雾后图像的灰度动态范围和平滑度都有显著提升;去雾后图像远景对比度平均提升了5倍,其中450 nm图像对比度最低,但对比度提升量最大,提高了7.13倍;850 nm图像对比度最高,但对比度提升量最小,提高了3.86倍;去雾后不同波长图像的灰度动态范围均有明显展宽,展宽范围为13.5%～28.6%,而图像近景动态范围展宽为33.3%～44.0%。分析了图像复原过程中可能出现的估计误差,根据其产生机理提出了对大气散射光的偏振度和无穷远处的大气散射光强度的校正方法,并总结出了最佳校正系数的选取规律,对未知条件下的图像去雾提出指导。通过斯托克斯参数从原始数据中提取偏振信息,基于大气散射光与景物透射光偏振特性差异对图像去雾,偏振光谱图像去雾技术为光谱图像去雾研究提供一种新手段,也为图像去雾技术的发展提供一种新思路。     

基于均值偏移的灰度图像分割方法

针对灰度图像分割往往存在的过分割或欠分割问题，提出了一种基于均值偏移的图像分割方法．该方法通过联合像素的空间位置和灰度特征，建立图像的特征矢量，构造基于像素的位置和灰度的改进核函数直方图．采用均值偏移算法搜索图像的特征模式，并以此对图像进行平滑滤波和分割．对以地物为背景的图像分割结果表明，该方法既能抑制具有纹理的大片背景，又能提取出面积较小且轮廓清晰的物体，分割的物体完整且符合人眼视觉，较有效地避免了图像过分割和欠分割的问题．     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400～700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR,760～1 000 nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(A_NIR,A_Red,A_Green和A_Blue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。     

非刚体配准在肝癌手术中的应用

提出了一种在由MR图像引导的肝癌手术中对癌症肿块定位的方法。该方法采用非刚体配准技术,将手术前获得的含有清晰肝癌肿块的CT图像与手术中实时获得的MR图像配准,从而确定MR图像中的癌症肿块的位置。该方法分为三个步骤:将CT和MR图像中的肝脏部位分割出来;对分割后的图像采用仿射变换进行粗配准;采用自由形变模型对图像进行精确配准。配准后肝脏表面的距离误差在1.5mm之内;通过视觉检查,其结果令人十分满意。     

Multicontext wavelet-based thresholding segmentation of brain tissues in magnetic resonance images

A novel segmentation method based on wavelet transform is presented for gray matter, white matter and cerebrospinal fluid in thin-sliced single-channel brain magnetic resonance (MR) scans. On the basis of the local image model, multicontext wavelet-based thresholding segmentation (MCWT) is proposed to classify 2D MR data into tissues automatically. In MCWT, the wavelet multiscale transform of local image gray histogram is done, and the gray threshold is gradually revealed from large-scale to small-scale coefficients. Image segmentation is independently performed in each local image to calculate the degree of membership of a pixel to each tissue class. Finally, a strategy is adopted to integrate the intersected outcomes from different local images. The result of the experiment indicates that MCWT outperforms other traditional segmentation methods in classifying brain MR images.     

基于热像仪的太赫兹成像及图像增强初步研究

初步利用美国生产的Pyrocam Ⅲ热像仪和SIFIR-50激光器构建了太赫兹(THz)面阵成像系统, 对20元人民币水印进行了2.52 THz激光成像实验, 探索了面阵成像机制和图像增强方法。针对5幅图像叠加后的太赫兹面阵图像, 研究了对比拉伸变换、直方图均衡化和中值滤波等图像增强方法的效果。实验结果表明, 利用此成像系统和后续的图像处理, 能够获得与成像物体较相似的图像; 对于比较暗的图像, 不能单靠对比拉伸变换。采用直方图均衡化方法效果较好, 在直方图均衡化后再运用中值滤波, 图像增强效果会更好。     

基于投影的X光图像分割区域数量判定

为了在随身行李X光图像中自动地检测和识别低亮度的危险物品,首先需要将原始图像进行分割,以得到各个目标的区域.分割图像既不能过分割,也不能欠分割.本文提出了一种基于投影的X光图像分割区域数量判定方法,通过比较分割图像序列在水平和垂直方向投影的相关程度的变化,确定最佳的图像分割区域数量.和基于统计有效指数的方法相比,该方法综合考虑了图像的统计信息和空间分布信息,不仅所得到的最优分割图像中包含足够的目标信息,便于后续的目标检测和识别,而且算法具有较小的计算量.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

Contrast enhancement of optical coherence tomography images using least squares fitting and histogram matching

A method of contrast enhancement of optical coherence tomography (OCT) images based on least squares fitting and histogram matching is presented. Several different functions are adopted as the probability density functions of the gray levels to fit the normalized histogram of an OCT image and histogram matching is used to enhance the OCT image automatically. The effectiveness of the method is proved by the experimental results.     

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。     

Improving histogram-based image contrast enhancement using gray-level information histogram with application to X-ray images

Many applications of histogram-based techniques for the purposes of image enhancement are well known. However, these techniques often fail to produce satisfactory results for a broad variety of low-contrast images (e.g., X-ray images). In this paper, we propose a new form of histogram for image contrast enhancement. The input image is first divided into several equal-sized regions according to the intensities of gradients, their corresponding statistical values of gray levels are then modified respectively, and finally the processed histogram for the whole image is obtained by the summation of all the weighted values of regions. The fundamental characteristic of this new form of histogram is that the amplitudes of its components can objectively reflect the contribution of the gray levels to the representation of image information. Accordingly, this new histogram is called gray-level information histogram. The performance of many histogram-based enhancement techniques might be improved dramatically using the proposed histogram. Testing on the X-ray images validates the effectiveness of the new histogram.     

Data field-based transition region extraction and thresholding

Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray level image into a binary image. In this paper, we propose a data field-based method for transition region extraction and thresholding, which involves three major steps, including generating the image data field, deriving the transition region by comparing the potential values, and calculating the threshold from the transition region. Image data field can effectively represent the spatial interactions of neighborhood pixels, and its potential value is a more robust measurement for the gray level change. In addition, we introduce a fully automatic scheme for parameters selection. The approach is validated both quantitatively and qualitatively. Compared with existing relative methods on a variety of synthetic and real images, with or without noisy, the experimental results suggest that the presented method is efficient and effective.     

基于RGB-NIR图像匹配的作物光谱指数特征可视化分析

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630～680 nm)和近红外区(780～1 100 nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并通过不同角度图像的分析,监测作物营养分布与动态。利用可见光和近红外波段双目成像技术获取图像,在讨论可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的匹配算法的基础上,经图像分割与光照影响校正后,针对不同测试角度建立了作物植被指数空间分布图,并对其空间分布特征与影响因素进行了可视化分析。试验利用可见光和近红外双目相机对51株玉米植株,分别在90°,54°和35°视角下同步采集RGB和NIR图像。对RGB和NIR图像分别进行高斯滤波和拉普拉斯算子增强预处理后,选取了SURF,SIFT和ORB共3种图像匹配算法,并首先利用其进行RGB-NIR图像匹配对齐,以匹配时间(Time), 峰值信噪比(PSNR), 信息熵(MI)和结构相似性(SSIM)4个参数作为匹配性能评价指标,分别从时间、准确性、稳定性三个方面综合确定最优匹配方法。其次,研究玉米植株的分割方法包括超绿算法(ExG)和最大类间方差算法(OTSU),分别实现图像中作物和背景的分离,提取分割后的RGB图像R(Red), G(Green), B(Blue)分量和NIR图像分量。基于HSI颜色模型,提取I分量讨论了光照对图像的影响,并利用多灰度级标准板建立了植株光谱反射率校正线性公式。然后,利用R(Red)和NIR图像分量计算图像中每个像素的NDVI值,绘制作物植被指数的空间分布图,从而对比分析了不同拍摄角度下光谱植被指数的分布特征。通过不同角度图像的NDVI分布情况,展示监测作物植株不同位置的叶绿素分布情况。结果显示,RGB-NIR图像匹配时间SIFT(1.865 s)>SURF(1.412 s)>ORB(1.121 s),匹配准确性上SURF≈SIFT>ORB,匹配稳定性上SURF>SIFT>ORB,综合比较选取SURF为最优匹配算法。采用4灰度级标准板对R, G, B, NIR分量校正模型的R2分别为0.78,0.76,0.74,0.77。90°和35°视角分别展现了作物叶和茎的NDVI植被指数分布情况,可为分析和监测作物的营养分布提供技术支持。     

一种改进的球栅阵列封装焊点射线图像阈值分割算法

球栅阵列封装焊点的射线图像具有信噪比差、背景不均匀等特点,故传统的阈值分割方法无法将目标焊点与背景图像很好的分割.本文通过对球栅阵列封装焊点射线图像直方图的分析,利用了自适应维纳滤波对阈值分割前的图像进行了预处理.根据图像的差异来调整该滤波器的参量,对局部差异大的地方进行小的平滑操作,对局部差异小的地方进行大的平滑操作.在最大类间方差法的基础上,对分割后的图像进行了进一步的分析并提出了改进的二次分割方法.改进的方法为并不直接通过OTSU法进行二值化处理来去除背景,而是在阈值分割得到的两个灰度级内通过计算中值和统计最大灰度像素的方法得到了更优化的阈值,使得去除背景后的焊点图像整体更加清晰和均匀.在背景灰度级内寻找了一个合适的灰度级作为处理后的灰度图像新背景,实验证明该方法明显改进了传统最大类间方差法对球栅阵列封装焊点射线图像的阈值分割效果.