基于加权直方图的数字减影图像矫正算法

 数字减影图像矫正是DSA血管三维重建的重要预处理过程.运用分阶段矫正思想,本文首次提出基于加权直方图的数字减影图像矫正算法,对传统运动矫正和灰度矫正算法均进行有效改进.改进措施包括根据减影图像边缘信息选取控制点、构造基于减影加权直方图能量的相似性测度、生成血管排除模板和利用减影加权直方图寻找灰度偏移量.实验结果表明,改进算法能改善减影图像质量,增强血管辨识度,更有效消除运动噪声和灰度噪声,矫正效果明显.     

基于逆拉伸变换的脑血管减影图像非刚性配准

提出了一种基于逆拉伸空间变换的蒙片像素点灰度值映射求解方法。实验中使蒙片网格化以产生恰当的控制点,采用最大减影直方图能量相似性测度准则和鲍威尔优化搜索方法,对蒙片图像和活片图像进行局部变形非刚性配准。该算法有效保证了蒙片图像变形前后灰度值变化的拓扑一致,使变形后的蒙片图像仍保持清晰准确的轮廓,配准后的减影图像质量良好,噪声和伪影明显减少,同时省去插值计算过程,配准速度明显提高,为临床中的脑血管病变诊断提供了有力支持。     

基于逆拉伸变换的脑血管减影图像非刚性配准

提出了一种基于逆拉伸空间变换的蒙片像素点灰度值映射求解方法.实验中使蒙片网格化以产生恰当的控制点,采用最大减影直方图能量相似性测度准则和鲍威尔优化搜索方法,对蒙片图像和活片图像进行局部变形非刚性配准.该算法有效保证了蒙片图像变形前后灰度值变化的拓扑一致,使变形后的蒙片图像仍保持清晰准确的轮廓,配准后的减影图像质量良好,噪声和伪影明显减少,同时省去插值计算过程,配准速度明显提高,为临床中的脑血管病变诊断提供了有力支持.     

基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。     

基于直方图散度和小波分解的图像配准算法

针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度.为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用遗传算法与Powell算法相结合的方法来优化参数.实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优.     

基于直方图相关的图像灰度校正

在对遥感图像进行地貌分析或匹配时,图像的灰度校正是必不可少的环节,其结果直接影响后续处理。提出基于线性点运算的直方图相关的灰度校正算法,首先将待校正图与预期结果图进行直方图灰度级的一致化,求解斜率系数,然后通过直方图相关方法解出平移量,最后利用线性点运算完成图像的灰度校正。结果表明,算法对由光照条件引起的灰度变化的校正具有较高的稳健性。     

基于二维灰度直方图的蚁群图像分割

提出了一种基于二维灰度直方图的蚁群图像分割方法。该方法基于二维灰度直方图 的灰度、邻域平均灰度及灰度频数进行蚁群模糊聚类,通过二维灰度直方图的一维最佳投影,设置精确的初始聚类中心来解决蚁群算法循环次数多、计算量大的问题;并针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发式引导函数进行了相应的修正。实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

一种基于变异灰度直方图的视频字幕检测定位方法

为实现视频图像中字幕的快速检测与定位,本文提出一种变异灰度直方图VGH.文章给出VGH的定义,对其中的特征及其与图像中字幕的映射关系作了分析,并在此基础上给出视频字幕的检测与定位方法.该方法将垂直子图像转换为基于行的VGH (VGH^R),将水平子图像转换为基于列的VGH (VGH^C),通过对其中的凹谷特征和梳状凸台特征的识别,实现对字幕的检测与定位.文章最后给出某些实验结果,表明了算法的有效性.     

基于ROI灰度压缩的电路板红外图像配准

电路板红外图像配准技术是电路板红外热成像故障检测系统的核心。针对传统图像配准算法精度和效率较低等不足,为了提高电路板红外图像配准精度和效率,设计了一种基于ROI灰度压缩的图像配准算法。首先,利用Otsu法提取出电路板红外图像ROI。然后,将ROI内灰度值进行线性压缩。最后将灰度压缩后的图像进行互信息量运算和图像x平移、y平移、旋转、缩放变换参数寻优。仿真结果表明,基于ROI的灰度压缩算法能够显著减小配准时间,当两幅图像环境温度差异较大时其配准精度相比其他灰度压缩算法有明显优势。     

一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法研究

在研究红外图像成像原理与特征、传统红外图像配准方法的基础上,提出了一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法。首先采用经典的Harris角点检测算法提取一次角点,在一次角点的基础上对其进行下降排序,对排序结果进行不同份数的等分并提取每一部分的中间值,最后根据图像配准需求有效利用中值选择不同的特征点;该算法充分利用环形区域的旋转不变性和特征点区域灰度差异性很小的原则进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出更加精确的匹配点,能够有效的完成红外图像配准。     

基于区域灰度极小值的网孔织物图像分割算法

针对网孔织物图像的对比度低和噪声点多而导致分割结果中存在网孔连在一起和残缺等问题,提出一种基于区域灰度极小值的分割算法以期提高网孔的分割精度.首先利用高斯金字塔缩放和直方图均衡化算法处理图像以增强图像的纹理轮廓和明暗对比度.然后采用一种基于区域灰度极小值的分割算法以解决仅仅依靠灰度值大小而无法正确分割网孔的问题.最后采...     

基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.     

一种基于ASIFT的图像配准算法

ASIFT算法能实现全仿射不变性,适用范围广,但匹配效率较低,鲁棒性不够好,匹配有重复特征的图像时出现误配。对ASIFT算法进行改进,与SURF算法的优点结合,通过采用性能更好的Hessian矩阵来检测特征点,计算Haar小波响应值构建特征描述向量,并提出一种新的特征匹配策略,对特征描述向量进行分段匹配。实验结果证明,改进后的算法比ASIFT算法鲁棒性得到增强,匹配效率和精度均有所提高。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

一种基于直方图的自适应红外图像增强算法

在分析常用的红外图像增强算法优缺点的基础上,针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法。该算法设置了阈值和放大系数2个参数,根据阈值把图像直方图分为2部分,用放大系数和常数1分别代替直方图中两部分的灰度级像素数作为新的直方图,最后用新的直方图对图像进行直方图均衡化处理得到增强图像。通过在自主研发的热像仪中验证,表明该算法适应性强,增强效果好,算法简单,易于在FPGA硬件平台上实现。     

基于直方图平移的医学图像可逆水印算法

结合医学图像特点,提出一种基于分块的灰度直方图平移水印算法.首先构建图像的灰度直方图,寻找峰值点和零值点;然后对图像分块,根据图像块的特点设定标志位;最后在指定的图像块内通过直方图变换来嵌入水印.实验结果表明,该算法不仅可以实现可逆水印,而且水印不可见性较好,嵌入容量较高,算法复杂度较低.该算法可以应用到信息隐藏、图像认证、隐秘传输等安全领域.