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提出一种基于小波变换的低对比度图像增强方法.利用小波变换多尺度特性,对图像的能量、细节和噪声部分分别采取不同的滤波策略,对图像进行整体增强.在VC 环境下编程实现该方法.实验结果表明用该增强算法能得到整体视觉效果好的图像. 相似文献
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一种改进的基于人眼视觉特性的零树图像编码算法 总被引:11,自引:1,他引:11
提出的是一种简单而有效的静态图像压缩算法,它根据图像经小波(wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性(HVS)对Shapiro的EZW算法进行改进。改进后的算法所生成的比流中的比特是根据HVS重要性排序的,所需要的排序信息根据最低频带的系数计算得到,最低频带进行无失真编码,因而该算法不需要额外的信息,从而支持完整意义上的多码率。 相似文献
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利用小波系数的相似性,提出一种基于人眼视觉特性的小波域分形混合图像编码方法。该方法是将图像进行小波分解,按照人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,给这三种不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,并分别进行分形编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。 相似文献
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一般基于ROI的渐进传输算法都未充分考虑人眼视觉特性,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI渐进图像传输算法。首先传输图像的低分辨率形式,供用户选择是否继续传输图像。进行ROI图像传输时,在不影响ROI主观质量的前提下,可以对ROI视觉效果影响不明显的小波系数延后传输,而利用节省下的带宽传输视觉上重要的背景系数。此外,还可以根据网络带宽情况设置扩展因子,控制背景图像进行分级扩展传输,从而保证接收到的图像始终具有较好的整体视觉效果。仿真实验证明了该算法的有效性及扩展因子的控制作用。 相似文献
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符合人眼视觉特性的医学图像融合算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对医学图像的特点,基于人眼视觉特性,结合降噪算法提出一种图像融合方法,以提高融合图像的对比度,减小噪声对图像的干扰。算法根据噪声点和图像特征所具备的不同特性,对源图像进行降噪,过滤小波分解后对应的噪声系数。小波分解后的系数矩阵,通过计算各系数的局部梯度,以源图像区部梯度为判断依据建立算法,选择源图中不同方向上梯度大的系数作为最终融合系数。实验结果表明,该算法提升融合图像的信息量的同时,有效保护了图像的细节,改善了视觉效果。 相似文献
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从分析视觉系统的对比度敏感函数(CSF)和小波变换的原理出发,根据数字图象在小波变换域中不同分解级上能量分布的差异,说明了基于视觉特性构造的小波基(V9/3)比传统的Daubeches9/3和9/7小波基具有更加符合人眼视觉特性的特点.在采用Daubechies9/7小波进行变换编码时,为了获得更好的视觉效果,对不同分解级的系数进行加权的3种方法.实验证明,在小波变换域中,第三和第四分解级中的能量对人的视觉系统最为敏感,采用V9/3小波基对数字图象进行小波变换,可以将更多的能量集中到第三和第四分解级中,因而获得比Daubechies9/7小波基更好的视觉效果. 相似文献
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在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统 (HVS)模型的基础上 ,提出了一种基于人眼视觉特性的小波系数树量化水印 ,该方法在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息 ,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息 .实验结果和分析表明 :该方法水印有较好的不可视性和鲁棒性 ,检测水印的虚警概率很低 相似文献
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为解决传统的对比度增强方法在对井下图像进行处理时不能兼顾压缩动态范围、调整亮度以及增强图像对比度等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的井下图像对比度增强算法。首先根据人眼亮度掩蔽特性对图像进行区域划分,然后基于非线性亮度映射模型,对图像的不同区域进行不同尺度的非线性调整,最后再将亮度调整后的不同区域组合成新的图像。实验结果表明,该方法能有效增强井下低照度图像的对比度,提升图像的视觉效果。 相似文献
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基于小波变换的低对比度图像增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节... 相似文献
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在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类... 相似文献
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基于HVS的小波图像融合新算法 总被引:8,自引:1,他引:8
目前的大多数基于小波变换的图像融合算法,由于并没有细致考虑人眼的视觉特性,因而得到的融合效果有时并不理想。为了提高图像的融合效果,提出了一种新的基于人类视觉系统(HVS)的小波图像融合新算法。该算法充分考虑了人类视觉系统的特点,首先在多尺度小波分解的基础上,计算出每层每个像素邻域的纹理和边缘亮度相关量;然后自适应地求得加权融合系数;最后采用多层次迭代法来产生融合图像。实验结果表明,该算法不仅能使图像融合结果有较大的改善,而且有利于人眼对目标的探测和识别。 相似文献
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一种基于视觉特性的仿生图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换;并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯模型来调整亮度图像的局部对比度;最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息. 相似文献
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本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等,提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果。 相似文献
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本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果. 相似文献
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一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法 总被引:2,自引:0,他引:2
噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。 相似文献