基于小波分析的X射线照片增强研究

应用小波分析的多分辨率特性，对医学Ｘ射线图像进行了增强处理方面的研究，提出了两种新的算法，实验结果表明，该算法不仅能使图像细节清晰，还能有效防止“粘连”、“振铃”效应，抑制噪声，有利于医生对疾病作出正确的判断．

应用小波和视觉特征分析的图像增强

探讨基于小波分析的图像 UM 自适应增强处理算法.并结合对人眼视觉特性模型的分析.将图像小波分解基础上的 UM 算法与视觉模型结合.采用具有3×3像素框架的拉普拉斯卷积核 g(·)作为线性高通滤波器的输出来度量图像的局域动态特性.保证自适应框架比较器的输出是最优的.视觉特性参数的调节是以 MTF 为目标函数.对图像重构分最进行二次处理,从而得到更符合人眼视觉特性的图像增强效果.