一种基于直方图的自适应分段线性变换法

针对灰度图像分段线性变换转折点选取的问题,提出了在直方图基础上使用Otsu法和格拉布斯法,设计了一种得到分段线性变换函数双转折点的方案。该方案自动选取双转折点,确定了灰度变换曲线,对图像的背景区、过渡区和目标区进行了很好的区分。该方案将背景和目标之间的过渡区进行线性增强,从而为边沿检测提供了有效的预处理方案。实验表明该方案寻找分段线性变换的转折点简单高效,具有较好的应用前景。

基于自适应灰度分段线性变换的医学CT序列图像增强

为了有助于CT图像的临床诊断,本文提出了一个自适应的灰度分段线性变换方法,对医学CT序列图像进行了增强。该方法首先基于直方图多尺度变换和EM(Expectation-Maximization)算法自适应地选取分段线性变换的分段点,然后对背景和不感兴趣的区域进行灰度范围压缩,对感兴趣目标区域进行灰度范围拉伸处理。实验结果显示感兴趣目标区域对比度被合理增强,证明了该方法的有效性。

基于区域分割的分段线性变换

本文提出了一种基于区域分割的分段线性变换方法 ,结合灰度直方图提供的有关灰度分布的统计信息和图像提供的空间位置信息 ,利用各灰度区间把图像分割成不同的区域 ,检验要增强的目标是否落在某灰度区间对应的图像区域内 ,从而加快了调整灰度区间的过程 ,提高了算法的执行效率。

图像灰度变换对光学测角精度影响分析

介绍了视频判读的脱靶量测量原理,针对视频判读中图像预处理的分段线性变换增强和快速变换增强方法,分别判读了图像,计算了测元数据的误差,分析比较了两种图像预处理方法下的测元数据,为视频判读的图像预处理方法提供了依据。

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.

人工鱼群算法在自适应图像增强中的应用

图像增强是图像处理中的一个经典问题,以传统的分段线性变换为基础,利用人工鱼群算法和二维Otsu阈值法,提出了一种自适应的图像对比度增强算法。该方法利用优化后的人工鱼群算法自动选取双阈值,依据图像的对比度自动搜索灰度变换斜率,得到最优的分段线性变换曲线,并用之对图像进行增强处理。实验表明,该方法可有效提高图像对比度,且优于直方图均衡化、反锐化掩模等传统的对比度增强方法。

高位动态遥感影像可视化算法研究

高位动态遥感影像由于其亮度范围高于普通遥感图像,普通设备无法直接显示。利用基于分段线性变换算法实现了其可视化。实验证明,此方法是一种快速、有效的可视化算法。

一种鲁棒的低对比度图像预处理算法

数字图像在采集过程中,由于照明或物体本身等原因,经常会出现目标区域对比度低、细节模糊的情况,需要经过进一步的预处理才能使用。灰度分段线性变换是一种较为有效的对比度拉升技术,它通过选择合理的分段点来实现图像增强。一种常见的分段点选择方法是以原始图像灰度值的最大和最小值为分段点,但它对整体动态范围较大的图像视觉效果改善有限。文中通过对图像直方图的分析,在其累积直方图上设定阈值来确定分段点是一种可行的方法,具有更好的鲁棒性。仿真实验结果表明,该算法能够有效地增强低对比度区域,为图像的进一步处理提供理想的结果。

Delphi实现数字化图像的增强

从面向技术的观点出发,对已被实践证明行之有效的几种图像增强方法通过Delphi6.0语言来加以实现.实验表明,该程序可以快速、准确地对灰度图像进行灰度变换和中值滤波,达到了使图像对比度增强、抑制噪声,改善图像质量的预期目的.

遗传算法在图像增强中的应用研究

关于图像增强是图像处理中提高质量问题,由于在图像采集过程中存在各种干扰,图像质量低,传统分段线性变换算法采用人工方法进行参数优化,难以获得最佳增强效果。为提高图像增强效果,提出一种采用遗传算法的图像增强算法,用遗传算法自动选择两个折线拐点的位置和分段直线的斜率,得到最优的分段线性变换曲线,从而实现图像增强处理。仿真结果表明,相对其它增强方法,改进方法不仅提高图像整体亮度,而且增强了图像的对比度和细节,具有一定的抗噪能力,为图像增强处理提供了广泛的应用前景。

大类招生背景下的高考成绩标准化探究

高考成绩是大学进行专业分流的重要指标之一,但由于生源地等差异因素导致无法直接对比高考成绩的优劣。本文主要针对省份和文理差异对高考成绩的影响,从分数和排名两个角度对高考成绩进行标准化,在传统线性变换的基础上提出了两段式线性变换方法,并结合有调整的排名正态化得到更为科学的高考标准化分数。

用于红外图像增强处理的改进型POSHE算法

为了解决用POSHE算法对红外图像进行增强处理时存在的过增强等问题,提出了一种基于最优灰度分布拟合的直方图变换方法,并通过MATLAB仿真对其进行了试验验证。结果表明,该方法不仅可以有效缓解过增强问题,消除经POSHE算法处理后产生的块效应现象,而且还可以抑制制冷型红外探测器的"冷反射"图像。本文方法在增强红外图像对比度的同时,能够有效保留红外图像的整体信息,并且具有较好的视觉效果。

基于VC++的数字万用表数字识别方法

为实现工业相机提取数字万用表图像数字信息,提出了一种针对数字万用表数字识别的识别方案。该方案基于VC++平台首先对采集的彩色图像进行预处理,包括数字区域截取、图像灰度化、平滑处理;紧接着提取识别目标的边沿轮廓,使用方法包含基于直方图的自适应分段线性变换、灰度图像的非线性拉伸、Canny算法、5邻域方向预估边界跟踪与断点补偿;最后使用交线法实现数字识别。实验结果表明,该方案识别效果好、快速简单、具有较高的实用价值。

基于速率变化的最优参数化

该文改进衡量参数优劣的标准,利用分段线性变换,得到了一种新的最优参数化方法。以分段节点作为自由变量,以曲线参数速率的变化率为目标函数进行优化。通过求解一个方程组,得到了所求节点的显式解。与以往利用M?bius变换的最优参数化不同,该文得到的曲线仍为Bézier曲线。最优参数化后的参数接近弧长参数,文末的数值实例验证了本算法的有效性。

障碍物对蒸发波导中电波传播影响研究

利用快速傅里叶变换求解分段线性宽角抛物方程的方法,研究了单个障碍物和多个障碍物对海面上方蒸发波导中电磁波传播的影响,将光滑海面上有障碍物与无障碍物的蒸发波导中电磁波传播结果进行了比较和讨论。结果表明:随着障碍物的存在及传输距离和障碍物高度的增加,蒸发波导中电磁波路径传输损耗增大,这对评估海面上空含舰船和岛屿时蒸发波导的传输特性有重要意义。

基于子图融合技术的图像增强算法

自由参数的选取以及全局性的灰度映射函数限制了空域图像增强方法的性能。针对这一问题,从图像融合的角度出发,提出了一种基于子图融合技术的图像增强方法。首先,将自适应空域图像增强看作是一个图像融合过程,将通过枚举自由参数得到的子图序列作为待融合的图像;其次,根据图像细节、饱和度、亮度信息来计算待融合图像的权重;最后,根据估算的权重进行图像融合得到增强图像。另外,将这一方法应用于改进一些较为常用的空域图像增强算法,如:分段线性变换、Gamma校正、对比度拉伸变换等算法。根据实验结果可知,所提方法能够有效地提高空域图像增强的视觉效果。

一种弱小目标序列图像对比度增强技术

结合某型号实际远距离天空目标,详细研究其低对比度的成像特点,提出一种简单快捷的弱小目标对比度增强方法。应用膨胀/中值滤波器进行噪声滤波,采用多帧能量累积的方法提高信噪比,采用分段线性变换算法进行图像对比度增强,实现对弱小目标的检测。实验结果表明,该方法能够有效提高弱小目标图像的对比度,具有一定实用价值。

基于改进蛙跳算法的图像对比度增强方法

为改善图像对比度,提出了一种基于改进蛙跳算法的图像对比度增强新方法。该方法利用分段线性变换增强图像的原理,对蛙跳算法进行深入分析并进行改进后,将改进蛙跳算法与二维Otsu法相结合,利用蛙群的并行搜索机制自动选取图像的双阈值,然后再以图像的对比度作为改进蛙跳算法的适应度函数,自适应地搜索分段线性变换的斜率,并以之增强图像。实验结果表明,该方法有效改善原图像的对比度,且优于直方图均衡化法及基于基本蛙跳算法和人工鱼群算法的增强方法。

用于脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法

提出一种针对脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法,提高超声图像对脂肪肝的分级诊断能力。通过分析正常肝和不同程度脂肪肝在超声图像上的表现特点,本研究提出了一种将灰度的分段线性变换方法和改进的局部对比度增强方法相结合的图像增强方法,该方法首先通过灰度分段线性变换处理来凸显图像的脂肪肝特征,然后利用改进的局部对比度增强处理来增强图像的细节,提高图像的整体质量。应用该方法分别对正常肝和轻度、中度以及重度脂肪肝超声图像进行增强处理并对比原图像,结果表明,增强后图像的脂肪肝特征更加凸显,图像细节得到了提高,不同程度脂肪肝图像之间的差异更明显,具有更好的脂肪肝诊断信息。本研究提出的方法可提高超声图像分级诊断脂肪肝的能力,具有一定的实际应用价值。

基于回转对称双边滤波的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex算法存在光晕现象、噪声放大现象以及图像泛灰的不足,基于回转对称双边滤波,提出一种Retinex图像增强算法。采用回转对称双边滤波估计光照图像,并消除其对视觉效果的影响,得到反映图像本质属性的反射图像,有效去除光晕现象。运用Otsu阈值分割算法确定图像的阈值,并依此判断图像的亮、暗区域,采用双边滤波对这些区域进行不同程度的去噪处理,在去除噪声的同时能够较好地保留图像细节。采用分段线性变换增强低对比度区域的对比度,改善图像泛灰的不足。实验结果证明,与单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法相比,该算法能够有效去除光晕现象,明显改善噪声放大现象,获得更为丰富的图像信息,从而增强图像的对比度。