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。     

基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.     

基于等价二元子图分割的直方图均衡化的彩色图像处理

直方图均衡化进行图像增强处理是最简单且有效的方法,能得到对比度和清晰度更好的结果图像,但当原始图像过暗或过亮,此方法得到的效果就会使图像的某些细节消失或产生一些噪声,使图像过度地被增强。提出了一种等价二元子图分割的直方图均衡化的彩色图像处理算法,可以得到比直方图均衡化处理更好的结果图像。     

基于全局信息的图像增强组合方法

从分析图像增强的偏微分方程直方图修正方法的迭代过程出发,改进了偏微分方程的直方图修正模型.在此基础上,通过对图像的梯度信息和直方图信息的合理组合,提出了基于全局信息的图像增强组合方法.并利用图像直方图的根方差和图像噪声的根方差,构造了两种方法组合的权重因子,给出了权重因子的计算方法.同时设计了快速算法,提出了一种评价图像清晰度的指标.实验结果表明：该方法可以有效地实现对比度增强、噪声抑制和边缘保护.     

基于自适应直方图均衡化的鲁棒性说话人辨认研究

在噪声环境下, 为提高说话人识别系统的鲁棒性, 需要对系统进行各种抗噪声处理. 本文基于说话人特征的统计特性和直方图均衡化在说话人识别中的应用特点, 提出了直方图均衡化的自适应方法. 实验结果表明, 与普通直方图均衡化变换方法相比, 自适应直方图均衡化能进一步提高辨认系统的辨认率; 并且无论在平稳噪声还是非平稳噪声环境下, 该算法都能取得较好辨认率, 进一步增强系统的鲁棒性.     

一种改进图像增强化方法

依据直方图均衡化算法实现的基本原理,分析得出经传统直方图均衡化处理后由于传统直方图均衡化算法的自身弊端造成的图像灰度级丢失,致使处理后的图像细节信息的大量损失进而使得处理后的图像边缘模糊。对此本文给出了一种改进的图像增强方法。即先提取原图像中的高频细节,可以在空间域中提取,或者在频域中提取。最后再将预先提取好的细节成分与原图像的直方图均衡化处理后的结果进行叠加。通过实验验证,与传统的直方图均衡化算法相比,本文算法处理后的目标图像可以增强了整体对比度,更可以很大程度的保留了原图像的细节信息。     

基于梯度场均衡化的图像对比度增强

在偏微分方程理论框架下提出一种能够有效增强图像中阴影或高亮区域信息的方法.首先对图像梯度场进行直方图均衡化,使这些图像阴影或高亮区域中的细节能够在梯度域得到增强;然后利用最小二乘原理重建出增强后的结果图像.通过引入 Lab 彩色空间将对比度增强方法推广到对彩色图像的处理中.在数值求解方面,根据Laplacian 算子的特点改进了求解 Poisson 方程的快速算法,改进后的算法具有程序设计简单、计算量小的特点.实验结果表明,文中方法能够有效地改善由于光照影响造成的图像对比度下降.     

异质扩散的图像边缘特征提取方法研究

图像检测中如何提高成像的质量,抑制图像的噪声,增强图像的对比度是图像检测的主要目标。为了强化边缘特点,方便进行具体的测量,针对偏微分方程PDE(Partial Differential Equations)在图像处理中的运用进行了探讨,并将其与形态学腐蚀算子相结合,提出了基于形态学腐蚀和梯度计算的边缘检测方法,并通过仿真测试进行验证。     

异质扩散的图像边缘特征提取方法

图像检测中提高成像的质量、抑制图像的噪声、增强图像的对比度是图像检测的主要目标。其主要目的是为了强化边缘特点,方便进行具体的测量。针对偏微分方程(PDE)在图像处理中的运用进行了探讨,并将其与形态学腐蚀算子相结合,提出了基于形态学腐蚀和梯度计算的边缘检测方法,并通过仿真测试进行验证。     

基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代 Curvelet 变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的 Curvelet 变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。     

一种新的同态增晰方法在图像增强中的应用

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像增强中，采用基于小波分析的同态增晰方法处理低对比度的图像。实验结果表明，增强了图像对比度，图像细节部分清晰，层次感强，同时抑制了噪声。该方法明显优于经典的同态增晰法和直方图均衡化。     

基于双树复小波变换的图像增强方法

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...     

一种新的非均匀照度图像增强方法

构造一类基于双层位平面的亮度变换函数,结合快速局部值直方图均衡化算法,很好地解决了非均匀照度下图像对比度的增强问题。该算法首先提取图像的亮度位平面和对比度位平面,用这两个位平面对原始图像进行亮度变换,然后,利用快速局部值方图均衡化算法对变换后的图像进行增强。     

图像增强算法综述

图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性. 首先, 本文从图像增强算法的基本原理出发, 归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法, 并讨论了它们的改进算法. 然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比, 分析了它们的优势和劣势. 最后, 对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望.     

改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型

针对全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型的不足,利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势,提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法,得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明,该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比,峰值信噪比有明显的提高,而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。     

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。     

Image Contrast Enhancement by Constrained Local Histogram Equalization

Histogram equalization is a widely used image contrast enhancement method. While global histogram equalization enhances the contrast of the whole image, local histogram equalization can enhance many image details by taking different transformation of the same gray level at different places in the original image. However, the local histogram equalization process often results in unacceptable modification of the original image appearance. In this paper, a constrained local histogram equalization method is proposed to balance the conflicting requirements: enhancement of the image details and the maintenance of the overall image appearance. Our method uses the variational form of histogram equalization so that a constraint condition, which forces the local gray level transformations to change continuously in the spatial domain, can be introduced into the equalization process. Experimental results of different kinds of images show the effect of our method.