基于图像融合技术的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。     

基于扩展的SURF描述符的彩色图像配准技术*

目前大多数图像配准算法都需要先将彩色图像转换为灰度图像再进行图像配准,色彩信息的丢失可能引起图像的误匹配。本文在SURF算法的基础上,提出了构建颜色描述向量扩展SURF描述符,形成ESURF描述符,再进行图像配准的方法。该算法能够充分利用彩色图像的色彩信息,相比大多数算法基于灰度图像的配准方法有更高的鲁棒性,同时继承了SURF算法良好的性能。描述符性能测试和图像配准测试证明：ESURF算法比灰度图像SURF算法在图像尺度变化、旋转、模糊、视角变化、特别是光照变化方面有更高的鲁棒性。     

极端天气条件下低质图像增强算法研究

针对雾霾、雨雪、沙尘等极端天气下获得的图像严重退化的问题,提出一种自适应的单幅图像增强算法。首先设计一种图像分类器,判断图像是否为降质图像,若是则根据色度分量值对图像分别处理。其次对于雾霾图像,在暗原色先验算法基础上,通过分割图像的明亮区域求取透射率,改善了原算法复原的图像易产生光晕的现象,并将该算法扩展应用于雨雪图像;为了处理沙尘图像,采用限制对比度自适应直方图均衡化算法,为了校正该算法处理图像时对比度和亮度失衡的问题,采用伽马校正。与其他算法对比实验表明该算法有效提高了图像的清晰度,同时避免了光晕的产生,解决了沙尘图像处理中对比度和亮度失衡的问题。     

一种基于模糊MSR的医学X光图像增强算法

由于医学X光图像中存在信噪比低、清晰度差、对比度低等缺点,而普通的图像增强算法很难在增强图像细节特征的同时对图像的背景噪声进行抑制。针对上述问题,将模糊多尺度Retinex算法引入医学图像处理的增强算法中：先计算图像中每个像素点的模糊度,再结合模糊度采用多尺度Retinex算法对图像进行增强。实验表明该算法比直方图均衡、同态滤波以及普通的多尺度Retinex算法增强图像的效果更明显,并能在增强图像的同时,有效抑制图像的背景噪声。     

图像分类识别方法研究

图像分类识别是用计算机对图像进行一系列操作来识别不同的图像,包括图像预处理、图像的分割、图像的特征提取,最后是图像的分类。图像分类识别方法多来源于模式识别,近年来随着计算机技术发展和分类算法提出,图像分类识别方法越来越多。该文分析的分类算法是在模式识别基础上进行图像分类识别,首先介绍图像分类识别国内外研究现状,然后分析几种分类识别算法的优点和缺陷,便于更好地深入研究图像的分类算法。     

背光图像的检测与校正

针对传统背光图像检测低准确率问题,提出一种新的背光图像检测和校正算法。通过分析图像在不同Gamma变换下前景细节数目的变化规律来判断输入图像是否存在背光。对背光图像的前景、背景子图像进行多尺寸Retinex图像算法,然后与原图进行融合。根据实验可知,提出的背光图像检测算法相对于传统的亮度直方图分析方法以及YCbCr直方图分析方法具有更高准确率;提出的背光校正算法相对于AHMHE背光补偿算法和多尺度Retinex算法具有较高信息熵、清晰度和对比度。     

基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述

系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。     

基于TV模型和膨胀的图像修复方法研究

在基于TV模型的图像修复算法基础上,结合膨胀操作研究灰度图像的修复算法。首先分析了基于TV模型的图像修复算法流程;在此基础上结合图像膨胀操作提出了改进的图像修复算法;最后针对三种受损图像,通过实验对比分析了图像膨胀前后的修复效果。实验结果表明,基于TV模型和图像膨胀的图像修复算法可以完全去除图像表面多余的线条、文字或划痕,修复效果很好。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法

针对一般缩小算法随着缩小比例降低,图像信息丢失愈发严重的现象,提出了一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法.首先,根据缩小比例,求出缩小图像中每点映射在原始图像中的子块,然后,根据各子块,加权平均算出缩小图像中每点的像素值,从而达到缩小的目的.缩小后的图像具有较好的完整性,且算法简单、快速有效.实验结果表明,该算法与其他缩小算法相比,在保持图像完整性方面具一定的特点.最后,针对缩小后图像对比度偏低这一现象,提出了一种灰度拉伸的处理方法,并进行了实验对比,取得了较好效果.     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

提高特殊场景下图像质量的图像复原算法

本文首先分析基于暗原色先验去雾算法的基本步骤,然后提出一种提高特殊场景下图像质量的图像复原算法.该算法先对特殊场景下的图像进行反转操作,然后利用反转操作后的图像与雾天图像具有相似特征的结论,将改进的暗原色先验理论算法用于反转后的图像,从而使特殊图像的质量得到提高.本文通过改进暗原色先验去雾算法参数的获取,同时将图像中天空区域和非天空区域分开处理,得到了很好的视觉效果,也降低了算法的复杂度.     

差分与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长等缺点,提出了对编码图像进行差分和分级逼近的新的分形编码算法,在理论上对这一思想的可行性进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,根据此思想给出了一个新的具体实现分形编码的算法,实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短。     

基于U系统的数字图象水印技术

在研究U系统的基础上,提出了一种在图象中植入数字水印的简便易行的方法,介绍了分段线性U系统及其性质,并将其扩展为分段K次U系统;在讨论如何使用分段线性U系统对数字图象进行分 的基础上,提出了基于U系统的数字图象水印方法,并给出了相应的实验结果,实验表明这种算法是可行的。     

改进FCM 的图像聚类方法

对传统FCM算法的隶属度函数进行了改进,改进后的算法有效降低了孤立点对图像数据聚类结果的影响。通过灰度-梯度共生矩阵对图像进行纹理特征提取,利用主分量分析法对提取后的图像高维特征进行降维处理,结合本文改进的FCM图像聚类算法对预处理后的图像数据进行聚类。实验证明,该方法具有较好的聚类效果,且能以较少的迭代次数达到全局最优。     

Image clustering segmentation based on SLIC superpixel and transfer learning

Traditional fuzzy C-means clustering algorithm has poor noise immunity and clustering results in image segmentation. To overcome this problem, a novel image clustering algorithm based on SLIC superpixel and transfer learning is proposed in this paper. In the proposed algorithm, SLIC superpixel method is used to improve the edge matching degree of image segmentation and enhances the robustness to noise. Transfer learning is adopted to correct the image segmentation result and further improve the accuracy of image segmentation. In addition, the proposed algorithm improves the original SLIC superpixel algorithm and makes the edge of the superpixel more accurate. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain better segmentation results.     

基于内容划分和运动补偿的视频质量评价

目前基于结构相似性的图像质量评价算法均是对图像进行整体质量分析,但人类视觉系统对图像中不同部分的敏感程度不同,而对图像进行整体质量分析无法有效反映出这些差异。鉴于此,提出了一种基于内容划分的图像质量评价算法,根据图像不同区域的梯度将图像分为四个部分,分别进行质量评价。之后,采用基于运动补偿的帧加权方式将上述方法扩展为视频质量评价。实验证明,所述算法与目前比较流行的几个算法相比具有较高的评价准确性。     

多级半色调技术在电纸书显示优化中的应用

针对电纸书显示屏灰度等级不足的问题,提出了利用半色调图像处理技术的改进算法实现电纸书显示优化的方法.在阐述半色调技术与电子纸特点的基础上,介绍了抖动算法和误差扩散算法,通过对这两种算法进行改进提高电纸书显示的灰度级数及视觉效果.其中重点对误差扩散算法中的阈值、滤波器及扫描方式的设定进行设计,并提出一种基于误差动态检测的新的改进算法,能有效提高图像灰度级数,改善电纸书的图像显示质量.最后在电纸书系统平台上实现仿真,通过质量评价参数客观地评测了各种算法.     

2维复图像插值技术研究

2维复图像插值可按实部和虚部分为两个实图像插值,实图像插值实际上是一个2维滤波过程。提出了一种局部自适应的2维实图像插值算法。该算法可以在不预设模型的前提下,利用局部图像的自相关函数设计2维滤波函数。为满足插值均方误差最小,算法中引入了遗传算法优化多变量函数。该算法在超宽带合成孔径雷达(ultra-wideBand synthetic aperture radar,UWB SAR)图像插值中有应用价值,实测数据的复图像插值和复图像配准检验了该算法的可行性。