基于灰度均衡的指纹图像分割算法

针对MBF200芯片指纹采集器采集的指纹图像的特点,提出了一种新的指纹图像分割方法。该方法简单实用,能快速而有效的分割指纹图像,符合指纹识别系统的实时性要求。首先对指纹图像进行灰度均衡处理,然后根据图像的灰度特征对指纹图像进行分块分割,最后应用数学形态学修复指纹图像的前景边缘。使用该方法对研究室自行设计的MBF200半导体指纹采集器采集到的指纹图像,进行大量的测试。实验结果表明,该方法对这种类型的指纹图像分割是有效的。

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。

医学X射线数字影像的灰度均衡技术

灰度均衡是当今医学X射线数字影像的重要处理技术。本文对膨胀、腐蚀、开启和闭合四种形态做了分析,并用直方图方法对影像的灰度均衡进行数学建模,在MATLAB环境下进行灰度均衡仿真测试,并对影像质量作了评估。该技术的成熟发展可为临床医学提供更加准确的判断依据。

基于Matlab程序的图像灰度均衡化及其边缘检测

主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提.

基于TMS320DM642实现图像的灰度均衡处理

灰度均衡作为一种基础的图像处理方法在很多领域得到广泛应用。本文基于TI公司的DSP芯片TMS320DM642,实现了图像的灰度均衡处理。设计了图像采集和显示的硬件电路,提出了图像灰度均衡处理算法,并依据算法设计了软件流程。经过灰度均衡后,图像的灰度分布更加均匀,图像更加清晰,图像细节得到一定的展示。

基于灰度均衡模型联合Gabor滤波器的钢轨表面缺陷检测方法

目的设计一种钢轨表面缺陷检测方法,对钢轨表面存在的缺陷进行快速、准确地检测。方法首先,利用图像的灰度均值构造灰度均衡模型,对钢轨表面图像中像素点的灰度值进行修正,以克服光照不均的影响。然后,利用图像的谱残差模型与相位谱增强钢轨表面图像中的缺陷部分,引入ostu阈值分割法对增强后的图像进行二值化,对图像中的缺陷区域进行准确地分割提取。最后,利用Gabor滤波器,将二值化图像中的噪声进行滤除,并保留缺陷区域的边缘等细节特征。结果与对照组方法相比,所提方法的检测效果较好,精确率以及召回率都有所提高。直观测试结果显示,所提方法能够较为完整地检测出钢轨表面缺陷。客观测试实验结果显示,所提方法的精确率为90.11%,召回率为93.41%,且平均耗时为45.17 ms,相对对照组方法而言,耗时最少。结论所提钢轨表面缺陷方法不仅能够准确地对钢轨表面缺陷进行检测,而且还具有较高的检测效率。

试论医学X射线数字影像的灰度均衡技术

灰度均衡技术是医学X射线数字影像中经常用到的处理技术,这项技术随着医学事业的发展也在不断的进步。本文对临床医学X射线的影像图像处理进行了介绍,还对灰度均衡建模进行了探讨,希望可以促进灰度均衡技术更好的应用在临床医学中。X射线数字影像在医学行业有着广泛的应用,这项技术在不断完善的过程中,应用范围也在不断扩大,其不但可以应用在医学行业,还可以在更多的领域中发挥效用。在医学X射线数字影像中应用灰度均衡技术,可以提高医学事业的服务水平,可以提高临床诊断的准确性。在评价灰度均衡技术的应用效果时,可以从影像质量的角度出发,提高X射线数字影像技术,可以提高医院的医疗水平,可以更好的为患者服务。医学X射线数字影像一般是应用在疾病的诊断中,其可以降低误诊的概率,可以保证治疗的效果,有助于降低医疗事故出现的概率。

医学X射线数字影像的灰度均衡技术研究

医学X射线数字影像技术是医学系统应用的关键技术之一,对于疾病诊断和治疗有着重要意义。文章简单分析了医学X射线影像的图像处理技术内容,并据此分析灰度均衡技术的提出,然后根据膨胀、腐蚀、开关和闭合四个形态分析灰度均衡算法的应用。

用于实时图像增强的灰度等间距密度均衡改进算法

实时图像的增强处理,除了保证单帧图像具有较高的对比度,还应考虑处理算法的实时性和图像序列间增强效果的连贯性。灰度等间距密度均衡算法通过去除冗余灰度级后进行有效灰度级等间距重排,可以有效增强图像对比度。本文以灰度等间距密度均衡增强算法为基础,对其有效灰度级有效阈值选取、过度增强等问题进行了相应改进,以满足连续图像序列的实时增强处理需求。实验结果表明,改进算法可以有效避免图像局部变化对整体增强效果的影响。对于1920×1080分辨率的图像,单帧处理时间约为32 ms。本改进算法对于连续图像序列具有良好的增强效果,且能够较好地满足实时图像增强对于连贯性、实时性、鲁棒性的处理需求。

基于灰度直方图均衡的超声医学图象增强方法

对超声心脏图象采用了全局直方图均衡 (FFHE)、局域直方图均衡 (LAHE)、自适应邻域直方图均衡 (ANHE)等直方图均衡的图象增强方法 ,获得了超声心脏图象的局部组织细节和左心室内膜边缘的增强结果。并根据增强的不同目的比较了几种方法的特点。对于以局部细节为目的的增强采用ANHE效果较好 ,而以已整幅图象的边界信息为目的的增强采用FFHE方法效果较好。

基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法

针对现行的均值滤波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法对其进行改进.算法根据高斯噪声的特点及其对原图像的影响,对处于灰度概率峰值附近所对应的灰度进行修剪,再进行加权均值滤波.加权系数同时考虑灰度相关性与距离相关性,是灰度测度因子和距离测度因子的乘积.算法最后对加权均值滤波后图像进行分段的灰度均衡化.滤波实验的结果表明,相对于现行的均值滤波算法,本算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.

基于自适应邻域灰度直方图均衡的超声内窥镜图像增强

对超声内窥镜增强的方法进行了研究,利用邻域膨胀技术实现了自适应邻域直方图均衡,一定程度内避免了局部直方图均衡时对滑动窗口内所有象素点都进行统计的盲目性。尤其对局部窗口内的噪声点和局部窗口切割造成的不完整细节的象素点避免了统计,减少了增强后图像中的噪声,并将处理结果与全局直方图均衡、局域直方图均衡的结果进行比较分析。自适应邻域直方图均衡对细节的增强较好且对细节的保护也较好。

基于图像增强与迁移学习的破损绝缘子识别

输电线路是电力系统中电能传输的关键,随着无人机技术和机器视觉的快速发展,为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子图像识别,能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。为了提高绝缘子识别精确度,提出一种基于图像灰度均衡化和超分辨率卷积神经网络的图像增强算法。灰度均衡化算法能够改善图像的对比度,提高图像清晰度;超分辨率卷积神经网络图像增强算法实现了图像的超分辨率重建,从而使图像清晰度更高、真实度更强。通过使用VGG16作为特征提取和分类器,结合迁移学习实现模型的训练,对增强后的彩色图像数据集进行训练,进一步提高了识别精度。在权威数据集CPLID上验证了所提出算法的有效性与高识别精度,并比较了不同算法模型的精确度,所提出的深度迁移学习算法在实际应用中能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。

基于指纹连通性的灰度方差分割算法

针对方差分析和方向信息等传统的指纹分割法的局限性,运用有向图的原理,将指纹的连通性与灰度均衡算法结合,提出了一种改进的指纹分割算法。依据指纹连通性把分块后的指纹图像结合有向图原理进行处理,避免了指纹图像中孤立区域的产生,能够从指纹区域的一个分块快速判断出整个指纹区域。试验分析结果表明,该算法运行速度快、分割效率高、实用性强,并对指纹图像进行了初滤波和规格化处理,可广泛应用于实时处理的自动指纹识别系统。

自适应灰度调整及边缘增强的X光图像优化

医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真,对此提出一种自适应灰度调整及边缘增强的X光图像增强算法.算法依据X光图像直方图中灰度的分布特点,自适应进行单段或双段灰度拉伸,调整灰度范围并均衡灰度分布,在该基础上叠加DFT频域Butterworth高通滤波信号以增强组织的边缘及纹理信息.实验证明,该算法失真率低、可行性高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.

动态直方图双向均衡化的图像增强方法

由于图像增强的对象丰富,现有的方法很难在不同的领域达到很好的效果。本文提出了一种新的基于直方图均衡方法的图像增强技术:动态直方图双向均衡。该方法通过对图像直方图动态分区,独立地进行各个分区的直方图均衡,并均衡了灰度间距,具有很强的适应性和稳定性。经过测试,在不同类型的图像中,该方法在视觉上和量化指标评估上都得到了较好的增强效果。

红外图像直方图双向均衡技术研究

提出了新颖的红外图像直方图双向均衡技术 .该技术在进行直方图均衡化处理的同时 ,消除灰度冗余 ,并在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列 ,从而获得灰度连续的红外图像 ,解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾 .实验表明该技术能够使红外图像的细节和清晰度得到明显的增强 .

基于灰度优化的车道线识别

本文研究了现实路况复杂的车行道识别,较好的解决了当道路路面结构不均匀、光照变化、阴影遮挡以及其他车辆的存在使得道路图像变复杂时,车道线识别度低的问题。本文采用灰度均衡化增强图像;然后用阈值可变化的对称阈值分割法提取车道线信息,最后进行霍夫变换识别出车道线。

直方图均衡化在数字图像处理中的应用

详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布,从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果,使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。

基于一维灰度投影的拼接币左右编号匹配识别算法

针对自动存款机中的拼接币问题,提出了一维灰度投影模板匹配算法识别左右编号。首先对图像进行预处理,以使后面的处理更加简单;然后应用精准定位法分割出左右编号区域;再计算两编号区的一维灰度投影曲线,并根据投影曲线分割每一个字母或数字;最后进行一维灰度投影模板匹配运算,求出每个字母或数字的相关系数,与门限值进行比较,判断左右编号是否互相匹配。实验表明该算法具有快速、高效的特点,并且识别正确率达到100%。