基于局部对比度最大化的单幅图像去雾方法

为了复原有雾天气条件下户外设备所拍摄的降质图像,文章研究了一种快速高效的基于局部对比度最大化和雾天退化物理模型的图像去雾方法。根据户外图像成像的特点并结合图割理论,对原有基于局部对比度最大化的方法进行改进和优化,并选取大量户外受雾影响的降质图像进行实验测试。实验结果表明,本文的方法相对于原有的方法具有更快的处理速度,并且能够得到较好的去雾效果。对户外成像设备的稳定性和可靠性的提高效果显著。

利用对比度最大化实现SAR图像自聚焦

以对比度作为衡量图像聚焦程度的标准 ,研究了一种新颖的 SAR图像自聚焦算法。该方法从图像域出发 ,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型 ,从而改变聚焦直至图像对比度最大 ,完成相位误差的校正。对比度最大化算法的突出优点是无须在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的可行性。

基于联合方向梯度和均值对比度的红外弱小目标检测方法

针对小目标在整幅图像中占比很低,且目标周围存在大量杂波,提出了一种基于联合方向梯度(Associated Directional Gradient,ADG)和均值对比度(Mean Contrast,MC)的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成:ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型,将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征,增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响;MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度,选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声,并将均值滤波的思想引入对比度的计算,抑制背景中的孤立噪声,进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明,该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面,能够取得较好效果。

基于多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合

针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度信息利于互补信息的融合;其次,采用密集连接块进行特征提取,减少信息损失最大限度利用信息;接着,设计了一种跨维度交互注意力机制,有助于捕捉关键信息,从而提升网络性能;最后,设计了从融合图像到源图像的分解网络使融合图像包含更多的场景细节和更丰富的纹理细节。在TNO数据集上对提出的融合框架进行了评估实验,实验结果表明本文方法所得融合图像目标区域显著,细节纹理丰富,具有更优的融合性能和更强的泛化能力,主观性能和客观评价优于其他对比方法。

基于最大对比度的联合相位误差校正方法

针对高分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)成像过程中,因目标转动所引入的转动相位误差无法被忽略,以及由于转动相位误差使得传统平动相位误差校正方法性能严重下降的问题,提出了一种基于最大对比度的联合相位误差校正的方法,可同时校正残余的平动相位误差和转动相位误差,进一步提高成像的质量。首先利用传统的运动补偿方法对回波信号进行处理,其次根据最大对比度准则,将相位误差校正问题转化为最大对比度优化问题,最后利用改进的拟牛顿算法进行求解。该方法能使高分辨率ISAR进行精准成像,且所得图像聚焦效果良好。通过对仿真数据和实测数据的处理,验证了文中方法的有效性。

基于机器视觉的低对比度工件轮廓尺寸标定方法

受照明不均匀和图像噪声的影响,低对比度工件的轮廓可能不连续且边缘模糊,导致尺寸参数标定结果误差增加,影响了工件尺寸参数的准确性。针对这个问题,引入机器视觉技术来改善工件轮廓的清晰度和准确性。首先,通过摄像机和相关设备的布置,获取工件的图像,针对低对比度可能存在的噪声,采用正交处理方法对图像进行降噪以提高图像质量;接下来,基于预处理图像提取工件表面形态与轮廓信息,为尺寸参数标定提供参考和基准。为了进行标定,采用一维标靶的设计,建立相机平面到一维标靶平面的空间映射路径。在这个映射路径下将工件轮廓映射到二维平面坐标上,实现尺寸标定。对比实验结果表明:设计的方法应用效果良好,可以标定低对比度工件轮廓尺寸,标定后的工件轮廓尺寸与设计值的误差小于1 mm,提高工件的加工、生产制造精度。

色彩对比度及信息密度对老年用户视觉搜索的影响

通过动态导向显示屏呈现就诊信息的医院逐年增多,而老年人群由于视觉功能逐渐衰退,在医院检索及识别动态导向分诊信息时经常出现困难。为提升老年用户观察动态导向信息界面的绩效,对影响老年用户视觉搜索绩效明显的色彩对比度及信息密度因素展开研究。基于医院动态分诊显示器界面及E-prime实验平台,以色彩对比度及信息密度作为自变量,对20位60岁以上的老年用户展开视觉搜索实验,采集不同自变量水平下的视觉搜索时间、视觉搜索正确率及清晰度、舒适度评价。结果表明,色彩对比度为13.7∶1时,老年用户的视觉搜索绩效及评价最佳,当数值上升至17.4∶1及21∶1时,绩效及评价开始显著下降,但仍优于8.7∶1水平。在研究选用的字体及显示器下,老年用户在0.46及0.55(5~6行)信息密度水平的视觉搜索绩效及评价结果显著优于其他水平,且0.74(8行)信息密度水平为适用于老年用户的最大信息密度设计。

基于图像形态学的焊缝区域提取与对比度提升技术

铝板焊接后可使用X射线进行焊缝内部缺陷检测,由于X射线成像存在噪声多、对比度低、焊缝区域边缘模糊、焊缝区域与背景区域灰度分布较为相似等问题,使用传统边缘检测方法效果欠佳。提出了一种自动提取焊缝区域并提高其对比度的方法,通过去噪处理、边缘检测、形态学操作等步骤,最终确定焊缝区域位置,并对焊缝区域内像素值进行线性变换,提高了焊缝区域的对比度。实验结果表明,该方法针对大批量的铝板X射线图片,都能够自动提高焊缝区域的对比度,具有良好的鲁棒性和准确性。

基于快速局部对比度和目标特征的星图弱小目标检测算法

为了解决局部对比度方法在用于星图空间目标检测时存在运算量大和去除背景噪声困难的问题,提出了一种基于快速局部对比度和目标特征的方法来检测目标。在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后3个环节,分别提高了算法实时性、对复杂背景的抑制和去除噪声。首先,通过中值滤波去除高频噪声;然后,通过快速局部极大值滤波确定目标区域,通过局部对比度计算抑制背景,突出目标成像特征;最后,根据目标成像特征,设置目标能量分布、目标能量集中和目标能量传递3个特征函数,通过设置特征阈值去除噪声,提取真实目标。实验结果表明,本文所提方法在检测率和时间消耗上均具有优越性,对于信噪比为1.5的目标有95%的检测率,平均耗时仅为某些对比方法的1/30~1/6。本文所提方法更适用于星图复杂背景条件下的目标快速检测,满足星图空间目标检测算法鲁棒性强、实时性高的要求。

融合对比度拉伸的地铁隧道环境图像复原算法

由于地铁隧道环境图像对比度低且细节模糊,在后续图像处理过程中难以从图像中准确提取关键的环境信息。为了解决该问题,提出一种融合对比度拉伸的模糊图像复原算法。将隧道图像转换到HSV颜色空间,根据V分量的灰度分布特点构建对比度拉伸模型对V分量进行增强,避免了传统低照度增强算法出现的过度增强问题,且能够自适应增强图像对比度。对增强后的V分量进行模糊类型分析,从而确定地铁隧道图像模糊类型,在此基础上将增强后的V分量图像划分为不同的区域,在各个区域分别选择符合条件的刀刃边缘线并对其扩散函数进行估计,同时以点扩散函数作为先验信息,采用非盲去卷积算法对各区域进行去模糊处理。融合H、S、V 3个分量,完成隧道环境低照度图像整体增强与复原。实验结果表明,所提算法能有效提高隧道图像整体及局部对比度,减少由高斯噪声引起的图像模糊,恢复图像中的细节信息。

基于视觉感知的低对比度图像细节增强方法

由于传统图像细节增强方法存在噪声含量大及失真等问题,为了提升低对比度图像的视觉效果,提出基于视觉感知的低对比度图像细节增强方法。根据人眼视觉感知的亮度掩蔽特性划分图像区域,并设计暗适应函数与明适应函数,分别延长低对比度图像灰度值较低、较高区域间隔,实现基于视觉感知的低对比度图像全局增强;以全局增强结果为基础,引入加权自适应局部低对比度增强法,增强低对比度图像的细节,获取最佳低对比度图像细节增强结果。实验结果表明:该方法增强后的低对比度图像保留了图像的边缘及细节,图像更加明亮清晰,显著提升了其视觉效果,同时低对比度图像具备噪声含量小、失真程度小、图像质量高的优势。

三维数字减影血管造影对比剂注射速率与图像对比度的关联研究

目的:探讨三维数字减影血管造影(3D-DSA)对比剂注射速率与图像质量和对比度的关联研究。方法:回顾性分析2021年4月—2022年10月我院影像科行3D-DSA检查的疑似颅内血管病变患者93例临床资料,对比剂为碘海醇注射液,根据对比剂注射速率分为<3.0mL/s(26例)、3.0~4.0mL/s(48例)、>4.0mL/s(19例),对比3种对比剂注射速率下的容积数字减影图像、容积再现(VR)及最大密度投影成像(MIP)的主观图像质量;比较3种对比剂注射速率下大脑前动脉水平段(A1)、大脑前动脉垂直段(A2)、大脑中动脉水平段(M1)、大脑中动脉脑岛段(M2)数字减影图像的CT值。结果:<3.0mL/s、3.0~4.0mL/s、>4.0mL/s对比剂注射速率下的数字减影图像、VR及MIP图像评分均无统计学差异(P>0.05);A1、M1段数字减影图像CT值在<3.0mL/s、3.0~4.0mL/s、>4.0mL/s对比剂注射速率下均存在显著的统计学差异(P<0.05);A2段的CT值在<3.0mL/s与>4.0mL/s对比剂注射速率下存在显著统计学差异(P<0.05),而M2段CT值随对比剂注射速率上升,但差异不显著(P>0.05);A1、A2、M1段增强显影效果与对比剂注射速率有显著的正相关性(r=0.625、0.286、0.527,均P<0.05);线性回归显示:A1、A2、M1段增强显影效果与对比剂注射速率呈显著线性特征(R^(2)=0.545、0.197、0.428,均P<0.05)。结论:3D-DSA检查中,1.80~4.68mL/s碘海醇注射液注射速率下,A1、A2、M1段脑动脉数字减影图像客观对比度随对比剂注射速率上升呈现显著增强,但M2段数字减影图像客观对比度与对比剂注射速率无显著增强关联。鉴于3D-DSA检查中,对于管腔较小的脑动脉显影,需谨慎采用提升对比剂注射速率策略。

高对比度有机刺激响应发光材料研究进展(综述)

【目的】信息技术的不断发展对经济、政治、文化和军事等领域产生了深远影响,信息安全问题也变得愈发突出。将信息深度隐藏是提高信息安全的重要途径之一,开发具有信息深度隐藏功能的材料是研究的热点之一。刺激响应发光材料能够对机械力、光、温度、pH值等外部刺激产生响应性荧光信号,而具备信号开关转换功能、高对比度以及高信噪比的发光启亮型材料在信息深度隐藏领域展现出明显的优势和巨大的应用潜力。【方法】按照从分子结构改变到聚集态结构转变的顺序,总结了近五年不同类型的刺激响应发光启亮型材料,并对该材料体系进行了系统归纳。【结论】从发光机制、动力学调控、多相态转换等角度,总结了高性能刺激响应发光材料仍存在的问题,并提出了解决思路,旨在为新型高性能刺激响应发光材料的设计、制备和应用提供可借鉴的理论和实践经验。

基于改进粗糙集的低照度遥感图像对比度增强方法

为解决图像增强后存在的噪声问题,文章提出基于改进粗糙集的低照度遥感图像对比度增强方法。该方法先基于改进粗糙集进行低照度遥感图像预处理,后自适应调整低照度遥感图像,采用提高饱和度、恢复色彩等操作,完成对图像的对比度增强处理。实验结果表明,文章所提方法的应用使图像的对比度指标得到了显著提升,应用效果更优。

用于实现医学图像对比度增强的密文域可逆信息隐藏算法

针对现有密文域医学图像可逆信息隐藏算法存在解密图像视觉质量较低的问题,提出了一种基于差值直方图平移的密文域可逆信息隐藏算法。首先,发送方采用具有同态密文比较性质的加密算法对原始医学图像进行加密,从而保证医学图像的隐私内容不被泄露。然后,嵌入方利用同态性质对接收到的密文图像计算差值直方图,并通过平移差值直方图在密文图像中嵌入信息。为了获得较大的嵌入率,嵌入方可对密文图像进行多轮次信息嵌入。最后,接收方根据拥有的密钥种类对接收到的含有嵌入信息的密文图像进行信息提取、图像解密和图像恢复。实验结果表明,本文算法提升了解密医学图像的视觉质量,同时具有较高的嵌入率和安全性。

基于对比度和饱和度新的先验图像去雾算法

目的针对目前图像印刷中清晰度和分辨率不高,为了提高图像的质量和观感,使雾图像细节更清晰,处理效率更高,文中设计一种基于对比度和饱和度的新的图像去雾先验算法。方法首先对采集的雾图像利用对比度、饱和度和亮度先验来初步估计透射图,然后借助伽马校正的非线性逆策略增强图像的对比度和饱和度来防止传输估计过高或过低,并利用导向滤波对非线性逆策略的粗透射估计进行优化处理,最后使用非线性对比度拉伸方法对复原图像进行亮度进一步的增强。结果通过实验测试得出,对一个450×450的图像,本文提出的算法相较目前最新算法在PNSR值和SSIM值分别提高了9.2204和0.3327,处理时间减少了0.07938s。结论图像复原效果较好,细节更加丰富,清晰度更高,效率更高。

基于自适应直方图均衡化的医学图像可逆对比度增强算法

目前,一些可逆数据隐藏算法通常是对图像进行类似直方图均衡化的信息嵌入操作来实现对比度增强。这类方法虽然简单有效,但是缺乏明确的目标函数来指引参数选择,难以优化对比度增强效果,因而容易产生增强不足或过度增强等问题。为了优化可逆信息嵌入后的对比度增强效果,提出了一种基于自适应直方图均衡化并结合对比度增强的医学图像可逆数据隐藏算法。该方法基于预测误差扩展技术来实现可逆数据嵌入,并通过所定义的自适应直方图均衡化目标函数来优化预测残差直方图的修改,确定最优的数据嵌入点,在确保对比度增强的前提下实现低失真的可逆嵌入。实验结果表明,相比同类算法,所提方法在实现可逆嵌入的同时,能够进一步增强图像对比度,辅助提升医学图像中的目标识别效率。

基于曲波变换的弱光照包装图像对比度设计增强方法

弱光照包装图像分辨率低的情况下,包装识别和检测的辨识度不高,需要进行对比度增强处理,提出基于曲波变换的弱光照包装图像对比度设计增强方法。构建图像空间特征信息检测模型,通过全色锐化方法多尺度分解图像,采用曲波变换方法重组全色锐化特征,结合字典集稀疏表示方法实现低维子空间表示,根据子空间细节表达结构构建弱光照包装图像对比度增强模型。结果表明,采用该方法进行弱光照包装图像对比度增强处理,提高了图像的辨识度水平和细节特征表达能力,辨识误差较低,平均为0.045,峰值信噪比较高,平均为42.134 dB,图像增强耗时平均为239.75 ms。

多对比度定量磁共振成像在中枢神经系统中的应用

多对比度定量MRI是当前热门的MRI技术之一,已在神经影像的研究中取得了较多进展,主要包括基于磁共振集成(magnetic resonance image compilation,MAGiC)序列、多参数(multiple parametric,MTP)集成序列及战略性获取的梯度回波(strategically acquired gradient echo,STAGE)序列等MRI技术。它们可以通过一次扫描获得多种对比度及定量图像,与常规单独序列MRI相比,扫描时间显著缩短;同时作为一种三维序列,MTP集成序列融合了当前多种先进的技术,保证了图像的高信噪比和高分辨率。本文就多对比度定量MRI技术的原理及其在中枢神经系统中的研究进展、优势及局限性进行综述,旨在为该技术感兴趣的学者提供参考,推动其进一步研究及在临床中的应用。

鄂尔多斯盆地西缘低对比度油层流体判识新方法

随着勘探开发的不断深入,油田勘探开发对象日益复杂化,油水层的低对比度特征愈加突出。受沉积微相、源储配置关系、充注程度等因素影响,低对比度油藏隐蔽性强、油水关系复杂,测井识别评价难度大,解释符合率偏低。因此,亟需建立有效的低对比度油层流体识别技术,提升测井解释精度。以鄂尔多斯盆地西缘环江西部长8储层为例,从研究岩性、物性、水性、含油性等方面入手,深入剖析研究区低对比度油层成因机理,研究认为地层水矿化度差异、束缚水饱和度高、油藏充注程度低是导致环江油田西部长8储层出现低电阻率、低对比度特征的重要因素。在此基础上建立流体敏感因子识别法;并从测井信号能量构成的角度出发,通过构建流体敏感测井曲线,基于小波变换算法,创新研发了多尺度小波能量谱流体识别技术;针对研究区油藏充注程度低,基于相渗实验创新形成了产水率细分油水同层评价方法。以上3种方法均有效提高了研究区低对比度油层流体性质判识能力,在低对比度油层识别方面应用效果显著。