低对比度图像边缘增强算法的研究与应用

单色低对比度图像具有邻近像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点,这使得图像中的目标、背景、细节、噪声等信息都包含在一个较窄的灰度范围内而难以区分,从而给目标的边缘检测和识别带来困难。针对低对比度图像边缘的增强问题进行了研究,在分析传统对比度增强算法的实质以及所存在问题的基础上,提出了一种新的算法——四段对比度拉伸法。一系列的对比实验证明,该算法有较广的适用性、较强的抗噪性、较灵活的应用范围。在低对比度冷钢板边界检测实验中,对于不同情况,该算法可以通过改变灰度变换函数中系数的取值来增强目标的边缘,有效地提高冷钢板边缘的识别与提取。     

基于图像边缘和对比度的显著目标检测

为了对自然场景中各类显著目标进行准确的检测,提出了一种结合图像边缘和多尺度对比度信息的检测方法。首先对图像进行快速双边滤波,在对图像平滑去除复杂纹理的同时保留物体结构边缘信息,然后用直线检测算子进行边缘检测得到边缘显著图。再利用对比度检测算子计算图像的区域对比度和全局对比度得到对比度显著图。融合边缘显著图和对比度显著图得到最后的显著目标图。实验表明该方法准确率高于大多数现有的显著目标检测方法。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法，提出将两种方法有效地结合起来，应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明，该方法准确的检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

一种基于小波变换和Canny算子相结合的边缘检测方法

提出了一种利用小波变换手段和Canny检测算子相结合的边缘检测处理方法。在提取图像边缘之前,利用小波变换能够检测局部突变的能力以及多尺度聚焦的功能,充分抑制图像噪声干扰的同时适当调整图像中目标与背景的对比度,最后利用最优阈值下的Canny算子提取图像边缘。此方法可以很好的消除因噪声干扰带来的虚假边缘,强化弱边缘,使之能够更理想的被检测出来。     

一种新的图像对比度自适应变换算法

对比度变换是图像增强技术中一种较为简单但又十分重要的方法。不同对比度分布的图像应采用不同的对比度变换函数。如何实现图像对比度的自适应变换,近年来得到人们的普遍重视。Tubbs通过使用规则化Beta函数拟合对比度变换曲线,能实现图像对比度的自适应变换;但使用该方法需确定Beta函数的两个参数,其参数的自适应选择仍是一个较为复杂的问题。文中提出了一种基于微粒群的自适应对比度变换算法,该算法能自动寻找最优的Beta函数参数,实现图像对比度的自适应变换。仿真实验表明了该算法的有效性和可行性。     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础.传统的空域微分算子等方法在对背景相对复杂的红外图像不能有效的提取目标边沿.针对红外目标-景间对比度小,边缘模糊的特点,提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法.实验结果验证了,该算法具有良好的检测效果.     

基于多尺度分析的血管内超声图像去噪和增强

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.     

血管内超声图像的血液噪声抑制和对比度增强研究

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法。根据血管内超声成像的特点估计噪声的方差,并由二进小波变换的分解结构给出局部阈值的计算方法,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理。同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法。实验结果表明,与现有血管内超声图像去噪的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,保留了图像的细节,具有更好的实用性。     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。     

空域中基于低对比度图像增强方法

针对低对比度偏暗并带有噪声的图像,结合人眼的视觉感知特性,提出了一种图像增强的新方法。首先在空域进行中值滤波去噪处理,然后对图像进行分块,对背景的亮度进行粗略估计,并用插值算法平滑数据,最后校正图像的不均匀性并将像素值调整到整个灰度级实现图像的增强。实验结果表明,该方法在去除噪声同时并使图像的整体对比度得到明显的改善,又能突出图像中目标的细节部分信息,有效增强了图像的视觉效果。     

基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

采用像素配对的自适应对比增强灰度化法

对比了像素间高斯随机配对、伪随机数距离配对及不同固定距离配对对灰度化效果的影响,对Grundland脱色法进行改进,同时自适应地得到更适合给定彩色图像的对比度增强系数增强灰度图像.实验表明:不同的像素配对方法适合不同主题特色的彩色图像,在改进的脱色法中采用自适应对比度增强系数,可使更多的图像种类获得更加突出的灰度化效果.     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

基于掩膜与仿中值滤波的边缘检测处理

针对医学图像特殊而又复杂的模糊边缘以及难以区分的背景噪声,提出一种基于掩膜理论区分图像边缘信息的区分算法.通过区域对比度、图像像素特征和有限区域中像素均值等相关信息,利用先验知识和仿中值滤波的方法得到较为清晰的边缘信息.用Matlab软件对提出的方法进行模拟,详细分析了掩膜对比的理论模型以及仿中值滤波对于区分效果的影响,验证了该方法的可行性和正确性.实验证明,基于掩膜与仿中值滤波的区分算法和传统的边缘检测方法相比,在辨别相关边缘信息方面具有较好的效果,并在医学图像处理中具有一定的实用价值.     

低对比度全景球面图像目标分割方法研究

受到光照、设备等外界条件的影响,得到的全景球面图像对比度通常较低,当前目标分割方法无法解决外界环境的干扰问题,导致分割结果精度低,分割效果不佳。为此,提出一种新的低对比度全景球面图像目标分割方法,通过PCNN模型对低对比度全景球面图像进行对比度增强处理,依据人眼视觉特征,通过对数变换映射函数把全景球面图像的亮度调整至一个合适的视觉范围内。介绍了均值偏移法的理论基础,通过对特征空间中样本点的聚类,获取模式点。通过均值偏移法将空间上相邻和色彩相同的像素划分至一类,找到不同颜色的聚类点,从而实现低对比度全景球面图像目标分割。实验结果表明,采用所提方法对低对比度全景球面图像进行分割,不仅分割效果好,而且分割精度高。     

前视红外末制导Nprod目标识别算法适应性研究

描述了前视红外末制导景象匹配中归一化积相关(Nprod)目标识别算法的基本原理。由实际拍摄的典型目标前视红外图像匹配结果得出:当目标所占面积越大、与背景灰度反差越大、边缘越清晰,Nprod算法匹配效果越好;在目标与背景的灰度分布集中或者目标较远的情况下,匹配效果不甚理想。给出了Nprod目标识别算法的基准图预处理方法,对远距离情况下建筑物目标的匹配进行了匹配方法研究,实验表明具有较好的匹配效果。