一种人脸皮肤图像诊断方法

在皮肤病诊断、化妆品功效判定和皮肤评价中都需要精确地检测和提取色斑、皱纹和毛孔。在人脸皮肤图像中截取一块矩形区域,设计了一个滤波器组对该区域图像进行诊断。该滤波器组包括一个小波同态滤波器和一个ε-滤波器组。一方面,把区域图像用小波同态滤波器滤波,进而检测出色斑。另一方面,把区域图像用ε-滤波器组滤波,进而检测出皱纹和毛孔。结合它们各自的特点和一些形态学图像处理算法分别对它们进行了提取。根据实验结果进行了分析,验证了方法的准确性。     

基于模糊熵的两种图像增强技术

基于模糊数学的图像处理技术是图像处理中的重要技术。文中基于模糊熵的概念,提出了两种新的图像增强算法:一种是基于模糊熵的图像滤波器,另一种是改进的模糊松弛迭代增强算法。前者将图像分为若干窗口,分别计算每个窗口关于不同模糊集的模糊熵,根据最小模糊熵原则,确定该窗口中心灰度的大小,该方法充分利用了图像窗口中像素的区域信息;后者对图像依次进行模糊熵滤波去除噪声,最大模糊熵阈值确定分层和模糊隶属度松弛迭代增强,该方法能够实现对图像不同层次的内容实现可控式模糊增强,提高算法的自适应性并且能够增强算法的抗噪性能。通过与传统算法的实验结果对比,验证了文中算法能够取得较好的图像增强效果。     

钢轨表面缺陷检测的图像预处理改进算法

由于线阵相机拍摄的图像光照不均、对比度低,使得钢轨表面离散缺陷检测成为机器视觉检测的难点,为此提出局部非线性对比度增强法和改进最大熵阈值分割法对钢轨图像进行预处理.该算法将局部区域内相对较低的灰度级映射到更低的范围,相对较高的灰度级映射到更高的范围,实现对比度拉伸;通过分析图像的目标熵、背景熵、灰度概率分布曲线,使用图像目标熵最大、目标概率较小的改进最大熵阈值分割法对图像进行分割,得到包含噪声相对较少的图像.实验结果表明,文中提出的非线性对比度图像增强算法简单、快速、有效,而且增强效果与光照无关;与原始的最大熵、目标最大熵、OSTU阈值分割法相比,改进的最大熵分割阈值较小,分割后的图像包含的噪声少;改进的预处理算法对测试图像的漏检率和误检率分别是6.2%和7.3%.     

相位一致性原理改进的双边滤波器

为了在增强滤波器去噪强度的同时还能够保留更多的图像边缘细节信息,提出了将相位一致性原理同传统双边滤波器相结合的改进算法.根据提取图像的相位一致性信息,自适应修改双边滤波器的空间相关性和灰度相关性因子,以取得最佳的滤波效果.通过实验图像进行验证,并对处理后的图像进行了主客观还原效果评价,峰值信噪比和结构相似性指数均有较大的提升,实验结果表明了该算法的有效性和可行性.     

基于狼群算法与二维最大熵的图像分割

为快速准确地分割出图像中的感兴趣目标,提出改进的狼群算法并结合二维最大熵实现图像目标分割。在狼群算法的游走环节利用混沌系统动态调整惯性权重,在攻击环节对整个解空间进行混沌全局搜索,并将改进狼群算法与二维最大熵相结合优化准则函数。实验结果表明,该算法能够实现对目标图像的精确分割,与基本狼群算法结合二维最大熵分割相比速度更快,准确度更高。     

基于图像熵的抗剪切局部数字水印算法

针对基于特征的数字水印算法中常用的Harris检测器进行改进,提出一种根据图像熵自适应调节Harris算法极值检测窗口大小,并结合局部图像特点自适应嵌入的数字水印算法.实验结果表明该算法提取的特征点分布均匀稳定,可以有效抵抗剪切攻击.     

医学图像配准算法研究

研究图像配准精度优化问题,医学图像由多种图像结合,利用图像各自的特点进行融合.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中,针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,为了提高医学图像配准的准确度,提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中,算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理,对灰度值进行初始化,然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑,并选择最优值,最后采用最大熵算法对图像进行配准选择,算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明了改进的算法有效的提高J图像配准的精确度,验证了改进算法是有效的图像配准方法.     

基于改进的曲线傅里叶变换图像配准研究

研究图像配准精确度优化提高问题.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中.但由于同一目标不同信息来源的图像之间存在差异,配准造成图像不清晰.传统的图像配准算法效率和精度较低,特别是传统算法的计算复杂度高.为了解决上述问题,提出了一种将改进的曲线傅里叶变换图像配准算法,有效结合了最大熵算法和傅里叶变换算法,采用傅里叶变换算法对图像中感兴趣的区域进行分割,对各个分割区域特点进行描述并组成一定的结构,然后用最大熵算法进行权值训练,从而得到精准的图像配准结果.仿真结果表明,改进的算法有效的提高了图像配准的精确度,验证了改进算法是一种可行性有效的图像配准方法.     

改进的基于最大熵和Gabor滤波器的织物疵点检测

提出了一种改进的基于最大熵原理和Gabor滤波技术的织物疵点检测方法。采用多通道Gabor滤波算法,取模值特征为输出,利用最大熵分割模值图像,再进行图像融合,最后计算轮廓的周长和面积去除孤立点得到最终检测结果。利用OpenCV算法库,选取了四种具有代表的织物疵点图片进行验证,实验结果表明,该方法降低了计算复杂度、检测速度快、检测效果好、无须事先学习,适用于不同疵点类型的各种检测。     

融合皮肤色素分布特性及最佳尺度的毛孔检测及评价

面部毛孔特征是人脸识别、皮肤检测的重要指标之一.为了有效地消除其他皮肤特征对毛孔检测的影响,提出一种融合皮肤色素分布特性及最佳尺度的高精度毛孔检测算法.针对皮肤特征在不同色素层上的色素分布特性相异,首先根据皮肤特征显著性差异和K-means聚类为SURF和SIFT算法设置合理阈值检测不同色素层图像上的皮肤特征;然后引入欧氏距离描述不同色素层检测点的位置信息相似性,利用最佳尺度作为阈值有效地筛除非毛孔特征干扰项.在毛孔检测的基础上,利用SIFT算法中的最佳尺度构建了皮肤毛孔粗糙度评价指标.选取Bosphorus人脸库中的正脸图像进行毛孔检测及评价的对比实验,结果表明该算法提高了毛孔检测的准确度,构建的评价指标稳定有效.