基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。

直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法

针对基于直方图均衡化的图像增强方法中的平均亮度偏移现象,以及在高频区可能产生对比度过度增强等不足,提出一种图像直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强技术。通过定义阈值,将图像直方图分割为两个子直方图;构造增强率控制与直方图裁剪限制模型,分别对两个子直方图进行裁剪;引入直方图均衡技术,对裁剪后的子直方图进行均衡化,实现图像增强。测试结果表明,与当前基于直方图均衡化的图像增强算法相比,所提算法具有更好的增强质量,更好地消除了图像高频分量的控制效应,能够很好地保护图像细节,增加算法鲁棒性。

一种基于直方图分割的虚拟宿主多幅图像隐藏方案

本文提出一种通过分割宿主图像的直方图来设计在虚拟宿主图像内隐藏多幅图像的简易技术方案。详细的理论分析与证明有力地说明了方案的可行性。最后,分析讨论了其局限性。

Lab分通道直方图的彩色图像分割算法及应用

本文针对传统灰度直方图分割法未综合考虑图像色度及纹理特征、对灰度差异不明显或灰度范围重叠的图像出现过分割或欠分割等问题,提出一种新的基于Lab分通道直方图的彩色图像分割算法,引入具有序列不相关性的亮度L通道、红绿a通道及蓝黄b通道3种分割依据,通过Newton插值法进行拟合运算,可针对不同亮度、色度属性图像进行自由选择,并运用邻域灰度值相匹配原则解决相邻目标区域边缘像素的准确匹配问题,分局部、分形态、分区域实现图像中不同目标的提取。经验证,该法对区域亮度差异较大图像及区域色度差异显著于亮度差异图像的分割效果,均优于传统灰度直方图分割法,极大提升了直方图分割算法的适用性。将其与经典Reinhard色彩迁移算法结合,将源图像感兴趣目标区域经分通道分割后分别进行色彩迁移变换,较好解决了经典Reinhard算法对图像非目标区域的干扰、色彩误传及阶调层次损失严重等问题,突破传统迁移算法只能整体着色的局限性,实现分区域精准着色。

基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术

针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术。利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比。实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果。

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。

基于白平衡算法的图像色度学分割

受外界光照环境的影响,采集得到的图像存在色彩偏移的问题。为此,利用白平衡算法对其进行校正。按图像特性调整红、绿、蓝三色的强度,以修正外部光线所造成的误差。采用色度学的图像处理方法,使检测结果更稳健。对二值图像做边界跟踪处理,并使用直方图进行分割。实验结果表明,该方法的分割准确率较高。

基于对象跟踪的视频分割

Authors present a novel object tracking based video parsing algorithm for the first step to video analysis. Segment the frame of video clip to find the biggest block. After analyzing the mean color and area of the block’s, track it and generate the boundary information of the video shot’s. This algorithm could be used in real time video segmentation and shows a good performance in the experiment.

几种分割算法在CT肝脏兴趣区提取方面的比较

目的:在计算机辅助诊断中,对已提取分割好的CT肝脏组织中的兴趣区的几种提取方法做比较。方法:利用Otsu分割算法、梯度分割算法、指数熵分割算法、均值聚类分割算法和二维直方图分割算法,对已分割的CT肝脏组织的兴趣区进行自动分割,并和医生手工分割的图像相对比。结果:通过实验及对实验数据进行分析,找出了具有良好获取兴趣区能力的分割算法。结论:通过手工分割图像分别与Otsu分割算法、梯度分割算法、指数熵分割算法、均值聚类分割算法和二维直方图分割算法做对比,总结几种分割方法的有效性,为计算机辅助诊断起到了重要的作用。

基于人类视觉系统的动态直方图均衡算法

本文提出一种自适应图像增强算法。算法首先用最大值滤波和指数函数滤波平滑直方图,直方图局部最小值为波谷位置,波谷位置把输入图像动态范围分割为各个灰度区域。通过把各灰度区域适当映射到输出灰度区域,获得对比度增强。映射函数根据人类视觉特点进行设计,与灰度区域内均值,标准差及像素数目相关。实验结果显示本算法比其他几个算法达到了更好或相当的对比度增强效果。本算法无需参数调整即能适应各种类型图像,处理速度满足实时系统要求。

结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法

由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。

局部直方图双向拉伸均衡化算法

图像在光照不足或过强的情况下会使得拍摄的图像过暗或过亮,看不清图像的轮廓,抓不住图像的细节,这是由于灰度级过于集中导致的,这种图像称为低对比度图像。直方图均衡化可以提高图像的对比度,改善图像的质量,但易出现噪声、细节丢失、过度增强的现象,增强后的图像不适于应用于电子显示设备,如电视、手机等。因此,各学者提出改进的直方图均衡化算法,在拉伸灰度级的同时,保证图像前后的均值稳定。提出的局部直方图双向拉伸均衡化算法(LHBSE),在提高对比度的同时,能更好保证图像前后的均值稳定性,实验效果有所提高。

小波变换在CCD图像边缘检测中的应用

对于 CCD图像的非稳定高斯噪声 ,传统的 Fourier变换法无法消除噪声 ,而小波变换在时域和频域同时具有优良的局部化特征 ,而且对高频采用逐渐精细的时域或空城步长可以聚焦到分析对象的任意细节 ,从而克服了传统Fourier变换固定步长等缺点 ,因此 ,小波变换法可消除这种噪声。本文在分析 CCD图像噪声的基础上 ,利用小波变换和直方图分割方法对目标图像进行了降噪和边缘检测。试验证明此法行之有效。

分层投票表决目标检测方法及其性能分析

针对弱运动小目标检测的缺陷 ,提出了分层投票表决的目标检测方法 ,在对算法进行描述和给出部分实验结果之后 ,对其性能进行了理论分析 ,实验结果和理论分析均验证了所提出方法的有效性。

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。

基于ONDPI的海岸养殖池塘遥感影像提取研究

以Sentinel-2、Landsat-8卫星影像为数据源,以海岸养殖池塘为研究对象,针对养殖池塘的特点,提出了基于归一化差异池塘指数(NDPI)的面向对象结合法(ONDPI)。并以天津市某一海岸养殖区为例,与传统的水体指数结合直方图阈值分割法进行对比实验。实验表明ONDPI能够对遥感影像中的海岸养殖池塘进行有效提取,提取精度达到95%以上,优于其他方法,能够为海岸池塘养殖的规划管理提供参考数据。

一种基于红外对比度提升的高动态范围压缩技术

如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素;然后计算压缩映射模型;最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图像对比度时,能有效抑制背景噪声。通过实验对比,结果表明,本文所提出的算法更能较好地突出图像的细节,增强图像对比度。

结合多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测

针对现有的阴影检测算法对较亮阴影和较暗地物中的阴影不能同时较好地检测等问题,提出一种结合多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测方法.该算法首先结合主成分分析、颜色特征和直方图的分割构建多种阈值检测条件,然后综合多种特征来进行遥感影像阴影的初步检测,最后通过分析RGB模型在阴影与非阴影地物上的差别,利用颜色特性最终检测出阴影区域.实验结果表明,本文算法能有效检测较亮阴影和较暗地物中的阴影.与现有方法相比,较亮阴影的平均总错误率从水平集法的31.85%降至24.61%,较暗地物中阴影的平均总错误率从自动检测法的37.75%降至23.30%.

激光散斑参量与探测角度之间关系的研究

研究了激光散斑参量与探测角度之间的关系.实验和计算研究表明:对同一种实验样品粗糙表面,由于入射探测角度不同而导致激光散斑CCD图像的各种参量诸如对比度、熵、能量和平均值等都有不同的结果.通过对最大直方图熵阈值分割法的二值化图像的分析,可以得到随着角度的增大,CCD散斑图像中的斑点直径整体呈现变小趋势,而且斑点的分布趋于均匀的结果.此研究结果对于利用CCD获取激光散斑图像的各种测量技术参量分析非常有用.

基于MATLAB的红绿灯识别系统研究

现如今,盲人出行依旧是一大问题。面对无处不在的红绿灯,盲人无法通过眼睛辨识红绿灯的状态,出行受阻。为了解决盲人识别红绿灯的难题,本文提出了一种基于MATLAB进行红绿灯识别的系统。为了研究此算法,采集了60个含有红绿灯的普通街景图像,经过灰度化、图像锐化、滤波降噪等预处理过程,使用直方图阈值分割法有效分割红绿灯,通过二值化图像的矩阵进行红绿灯的定位,基于HSV色彩空间识别出红绿灯的颜色状态,通过样本测试与分析,此系统在普通条件下的红绿灯识别率达80%。由此可见,直方图阈值分割法与HSV颜色识别在常规图像处理上具有较高的应用价值,本研究为盲人出行识别红绿灯提供了现实条件。