图像的带参二值化理论和技术及其应用

提出的图像带参二值化理论、技术和方法具有很强的普适性,而且还能用于基于人类视觉对比度分辨限制的底层图像的挖掘和隐藏。当然,图像的带参二值化理论、技术和方法是提出的灰度/色度谱分级平坦化理论和技术提供的图像的灰度/色度信息作支撑。

图像的带参二值化理论和技术及其医学应用

目的:利用我们提出的图像带参数二值化的理论和技术应用于医学图像处理。方法:参数的选择由我们提出的图像灰度/色度谱分级平坦化技术确定,然后根据二值化算法进行图像二值化变换,并与大津算法和WINDOWS《绘图》软件的二值化功能做比较。结果:该理论和技术优于经典的大津算法和WINDOWS《绘图》软件的二值化功能。结论:图像带参二值化理论和技术具有很强的普适性。

基于Zadeh-x变换的法医学底层图像挖掘

目的:利用Zadeh-x变换对法医学中在恶劣的条件下获得的、被强背景干扰掩埋人眼无法辨认而实际却存在的图像信息进行底层图像挖掘,为法医学提供尽可能清晰的图像特征信息作为物证。方法:利用VC++编程实现Zadeh-x变换(Zadeh-x transformation)对法医学图像资料中背景与目标图像信息有差异的底层图像进行挖掘。结果:通过与传统算法如直方图均衡化比较,实现了对暗背景、电泳图、车标和衣服等图像中隐藏信息的特征提取。结论:Zadeh-x变换的方法具有较强的提取图像隐藏信息的能力,其处理结果明显优于直方图均衡化,甚至可以处理用直方图均衡化无法处理的图像信息。