可保留图像细节的直方图修正法

针对图像经直方图修正 (Histogram Modification,HM)后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题 ,提出了两种可保留图像细节的直方图修正方法 :一种是扩展灰度范围的 HM方法 ,另一种为局部灰度修正 HM方法。对多幅不同类型图像进行处理后的实验结果表明 ,这两种方法不仅可有效保留图像细节信息 ,而且算法简洁 ,计算量小。

基于直方图修正的图像增强算法

针对传统直方图均衡算法的不足,提出了一种直方图修正方法,抑制直方图中较大的计数值;添加与邻域存在一定灰度差值的条件计数值;引入均匀分布计数。将修正的直方图用于灰度和基于YCbCr颜色空间的彩色图像的均衡增强,实验结果表明,本算法在有效地增强了图像视觉效果的同时保持了图像的细节和色彩,能够获得满意的增强效果。

基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割

在大米垩白分割过程中,由于噪声等影响,图像原始直方图呈明显的锯齿状变化。在阈值选择定位过程中,会产生大量虚假阈值点,影响阈值点的自适应准确选取。通过直方图修正,实现直方图的平滑处理,消除大量虚假阈值点,保证意义阈值点的位置与值不变,达到阈值选取过程中抗噪声的目的。并利用小波变换实现阈值点的自适应多分辨率定位。实验表明通过直方图修正和小波自适应定位多阈值可实现大米垩白区域的有效分割。

一种直接直方图修正方法

图象增强中的直方图修正一般分为２种不同的方法：直方图均衡和直方图规定，这是因为传统的直方图规定［１］要经过２次直方图均衡。本文提出的方法通过将直方图均衡作为直方图规定的特例考虑，既可实现直方图均衡又可实现直方图规定，从而实现了这２种方法的统一，而且直方图规定的结果好于文献［１］方法。

直方图修正法增强煤矿工业电视图象的研究

根据目前煤矿工业电视监控系统的现状，利用直方图修正法增强煤矿工业电视图象的质量，从而便于人眼的观察和计算机的模式识别；本文主要介绍了直方图修正法的硬件配置及基本原理，并实现了对井下静止视频图象的增强处理。

基于相位恢复和直方图修正法校正ghost伪影

EP I(E cho P lanar Im ag ing)技术基于方向相反的频率读出梯度交替采集M R信号的奇、偶回波.但是,由于成像物体的磁敏感性、化学位移及磁场B0不均匀性等因素的影响会导致奇、偶回波之间产生相位移动,因而会产生ghost伪影.提出了基于相位恢复和直方图修正的ghost伪影消除方法,首先以最小熵为约束条件运行迭代算法直到得到满意的图像,然后用直方图规定化修正直方图,从而建立相位恢复后的图像和目标图像的灰度映射关系.运用该方法能够明显地降低ghost伪影.实验证明这种方法是可行的.

基于直方图修正的局部对比度增强算法

针对传统直方图均衡化算法经常导致过增强,噪声放大和局部对比度低等缺点,提出了基于直方图修正的局部对比度增强算法。首先,利用自适应部分子块重叠方法把图像划分成一系列的子块,子块的大小能根据图像局部特征自适应调整;然后,对每个子块采用基于直方图修正的对比度增强方法进行处理;最后,融合各重叠子块的处理结果得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法具有噪声鲁棒性、可控制增强等级、可调节动态范围和局部对比度较强的优势,增强后的图像具有更自然的视觉效果。

基于直方图修正的H.264视频加密域可逆信息隐藏

为实现视频加密域的可逆信息隐藏,通过利用运动矢量随机取反和直方图修正的信息嵌入方法研究了视频加密与信息提取可分离的算法。结果表明:设计的高度对称的嵌入算法,实现了信息嵌入与视频加解密的可分离性;信息提取后经过解密,视频恢复率分别达到99. 7%、99. 8%和99. 87%,而未解密的视频恢复比率只有44. 57%、45. 71%和62. 86%;第三方管理者可以在不进行解密的情况下对存储的视频嵌入各种控制信息,而视频的所有者在下载视频后,无论是否进行解密,均可进行信息的提取。可见提出的算法满足信息嵌入、提取与视频加解密可分离的要求,且嵌入过程是完全可逆的。

基于运动矢量多直方图修正的视频可逆隐写算法

针对基于直方图平移的视频隐写算法与视频内容相关性不强进行了研究,提出了一种基于运动矢量多直方图修正的H.264视频可逆隐写算法。该算法通过统计特定帧中宏块移动的速度特性和散乱度对人眼视觉的敏感程度设计修正参数,再根据修正参数设计多个二维直方图,最后在非特定帧中通过二维直方图修正算法嵌入信息。实验结果表明:与同类型视频隐写算法相比,嵌入容量平均提高8.2%,在满嵌时该算法的PSNR和SSIM的变化值分别平均降低19.9%和17.5%,该算法在保持较低的比特率变化下,具有更好的嵌入容量和不可感知性。

基于直方图修正的图像增强技术

直方图修正是一种新的数字图像增强处理方法 ,能够有效地改善灰度分布集中 ,动态范围狭窄而缺少必要细节的涉案图像 ,显著地提高涉案图像的辨析程度 ,从而为侦查破案和案件审理工作服务。在理论分析的基础上 ,利用MATLAB软件对模糊车辆牌照图像进行直方图均衡化处理 ,增强了车辆牌照图像的视觉效果。

直方图修正和匹配的低功耗显示驱动算法研究

当前,以智能手机为代表的消费类电子产品已经给日常生活带来了极大的便利。但是,由于手机电池电量有限,显示面板功耗过大引起的频繁充电问题严重地影响了用户体验。本文提出了一种结合三基色通道直方图修正和直方图匹配的低功耗高画质显示驱动算法。先统计出三基色通道的直方图,并对其进行低功耗修正,再将原图像直方图向修正直方图匹配。与传统的算法相比,本文算法的创新点主要包括:(1)不同于传统的算法通过降低灰阶实现功耗限制,本算法通过减少高亮像素数量实现功耗限制,与此同时,通过保留部分高亮像素提升视觉效果;(2)首次将直方图匹配方法应用到图像的功耗限制,实现了优良的处理效果。实验结果表明,相比于抛物线模型、NPC和ACSC算法,提出算法处理所得图像的显示功耗分别降低了17.8%,10.9%和11.0%。本算法研究通过FPGA验证,结果表明,处理后的图像显示效果优越。

基于修正后直方图不变矩的符号图像变化检测

提出了基于修正后的直方图不变矩对符号图像进行变化检测的算法。该算法的主要思想是首先计算 图像直方图不变矩,然后用两幅符号图像之间的相关系数来修正,利用修正后的不变矩来检测符号图像变化。 该方法解决了Hu不变矩在检测符号图像变化时难以克服的灰度变化问题。结果表明,该算法对符号图像的 对比度和灰度有较强的抵抗能力,能够提高符号图像变化的检测率和控制误测率。

基于修正直方图不变矩的零水印算法

为了降低基于不变矩的零水印算法的漏检率和误检率,提出了一种基于修正直方图不变矩零水印算法.该算法计算原始图像的直方图不变矩,并利用其构建零水印系统,然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正直方图不变矩,利用修正后的直方图不变矩来检测水印.实验结果表明,本算法水印检测过程简单,具有较低的漏检率和虚警率,与传统的基于直方图不变矩的零水印算法相比,在抵抗常规信号处理和几何攻击方面具有较好的鲁棒性.

“直方图”均衡化图像增强技术研究综述

均衡化即等可能分布,以均衡化指导思想的图像增强方法内涵丰富,意义深远,应用广泛。直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)算法在图像增强中具有很强的代表性,近几年研究人员在此基础上又进一步拓展了均衡化思想在图像增强领域的应用。不过,目前缺乏针对直方图均衡化技术较为全面的综述评论性文章,以均衡化思想为主线,对于相关改进工作,分为五类技术,并分析了各类技术的典型算法,最后指出了今后可能的研究方向。

基于直方图的感兴趣区图像边缘检测

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明:新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。

基于灰度修正的星图增强方法

星图的预处理是其识别过程的第一步 ,处理结果的好坏直接影响到星体的识别率。利用灰度变换和直方图修正法对星图进行增强处理 ,均能有效地改善图像的质量。并且提出了一种可以实现星图处理自动化的直方图修正法 。

基于RBF神经网络的低对比度图像自适应增强算法

针对低对比度图像增强问题,提出了一种将直方图修正与RBF神经网络相结合的图像对比度增强算法。首先由原始图像获得与其邻域存在对比度的像素的条件概率直方图,通过调整两个增强参数可以改变条件概率直方图和均匀分布直方图的权重,生成新的直方图对图像进行增强。采用RBF神经网络建立图像特征与两个增强参数之间的非线性映射关系。根据图像本身的特征快速获得增强参数,从而实现图像的自适应增强。该方法计算量小,实时性强,应用范围广,有较强的自适应性。

一种随机嵌入抗SPAM检测的可逆数据隐藏算法

针对数据隐藏算法在携带信息时容易被检测工具SPAM侦测出来这一现象,将随机嵌入和直方图修正技术应用到数据隐藏中,提出一种随机嵌入抗SPAM检测的可逆数据隐藏算法。该方法通过对采样子图与参照子图间的差值直方图进行平移空位来嵌入信息。在信息嵌入过程中,用随机函数产生的伪随机序列来标志待隐藏信息的位置,使嵌入的信息分布更不规律,从而更好地逃脱检测工具SPAM的侦测。实验结果表明,相比Kim算法,该算法抗SPAM检测的安全性更好,更适合进行信息传递。

基于CNN的海空光电目标检测技术研究

根据元胞神经网络图像处理模型,提出了一种海空光电目标的检测方法。与传统的方法不同,元胞神经网络是一种新的图像处理模式。它把图像看成一个动力系统,如果设置合适的模板参数与初始条件,就能达到特定的图像处理功能。首先对图像进行预处理和直方图修正,然后利用CNN进行分割,最后检测出目标。通过仿真实例,结果表明,该方法能较好地检测出海空目标,准确率较高,并且满足实时处理的要求,具有一定的军事应用价值。

一种新的彩色医学图像增强算法

本研究提出了一种新的彩色医学图像增强方法。该方法首先在CY空间中对图像的饱和度进行直方图均衡 ,再对亮度进行直方图修正 ,充分考虑了彩色图像中的亮度与饱和度之间的联系及亮度限制了饱和度的范围 ,从而消除了不可实现颜色。应用该算法对彩色医学眼科图像进行增强处理 ,实验结果表明本算法具有良好的效果。