基于曲波变换的图像非线性对比度增强

考虑到人的视觉特性,提出一种新的基于曲波域的图像非线性对比度增强方法.该方法首先利用曲波变换对循环平移过的图像进行分解,然后根据非线性算子对各子带曲波系数进行调整,最后经逆变换和反平移后得到对比度增强图像.实验表明,本文算法是一种简单而有效的图像对比度增强方法,不仅图像视觉效果改善明显,层次感更强,而且避免了传统图像增强方法的噪声过增强.     

一种基于三维医学图像的对比度模糊增强算法

由CT、MRI断层切片重建出的三维医学图像可以划分为目标区和背景区两部分,进行医疗诊断的信息主要集中在目标区,因此在图像进行处理时应合理区分两部分并采用不同的方法进行处理。文章针对这一问题,提出了一种三维医学图像的对比度模糊增强算法;该算法能够将三维图像目标区与背景区分开,并单独对目标区进行模糊增强处理。实验表明了该算法的有效性和可行性。     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。     

基于模糊逻辑的指纹图像对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的方向纹理对比度增强的方法,对指纹图像进行增强.通过模糊边线判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测,根据计算出的指纹方向图,结合模糊的边缘判新局面器的输出结果，来指导基于方向纹理的指纹图像的对比度增强.实验结果表明这种方法对于质量比较差的指纹图像能明显改善其质量,对于图像的边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。实验结果表明，该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

基于自适应韧性滤波的局部对比度增强法

针对一类对比度低，含有多种不同类型的噪声，并且存在部分模糊现象的褪化档案文字图像，给出了一种新的图像增强算法。它可以根据褪化图像的特点，在多种不同类型噪声干扰比较严重的区域，以平滑噪声为主；在图像细节较多的区域，以增强局部对比度为主，从而达到既增强图像对比度，又抑制噪声的目的。在此基础上用立方图匹配法改善文字与背景的灰度分布，使之趋于合理，便于人眼观察。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学X射线图像对比度增强算法

医学X射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的X射线进行成像,而X射线图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据X射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的X射线图像对比度增强算法。首先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学X射线图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

基于傅里叶变换的指纹图像增强算法

在指纹图像识别系统中,指纹图像的预处理是关键环节,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是其中的最关键步骤。文章利用基于傅里叶滤波的指纹图像增强算法,在频域中对指纹图像进行处理,通过带阻滤波和方向滤波,取得了较好的图像处理效果。     

基于PDE的图像去噪和反差增强同步算法

针对反差较低且包含噪声污染的灰度图像,设计分段线性拉伸函数,引入TV下降流,建立新的偏微分方程(PDE)数学模型。该模型通过设置参数 灵活控制去噪和反差增强的程度,实现2种灰度图像处理手段的同步进行。对比实验表明,该方法可有效缓解传统处理方法存在的问题,在抑制噪声的同时增强图像的反差。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

基于顶帽变换和模糊C均值聚类的图像分割方法

为了准确地对背景亮度不均匀的图像进行分割,提出了一种综合运用形态学中的顶帽变换和模糊C均值（FCM）聚类的图像分割方法。FCM聚类算法已成功地应用于图像分割,但对于具有不均匀亮度背景的灰度图像,则无法进行准确有效地分割。根据提出的方法,对于具有亮度不均匀背景的灰度图像,首先利用顶帽变换对图像进行处理,以消除亮度不均匀的背景,然后再利用FCM聚类算法对图像进行分割。实验结果表明,该方法可以准确地对背景亮度不均匀的图像进行分割,是一种有效的图像分割方法。     

基于RBF 神经网络的低对比度图像自适应增强算法

针对低对比度图像增强问题,提出了一种将直方图修正与RBF 神经网络相结合的 图像对比度增强算法。首先由原始图像获得与其邻域存在对比度的像素的条件概率直方图,通 过调整两个增强参数可以改变条件概率直方图和均匀分布直方图的权重,生成新的直方图对图 像进行增强。采用RBF 神经网络建立图像特征与两个增强参数之间的非线性映射关系。根据图 像本身的特征快速获得增强参数,从而实现图像的自适应增强。该方法计算量小,实时性强, 应用范围广,有较强的自适应性。     

基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像...