利用空域法对医学图像进行处理

PACS是医学信息系统中重要的组成部分,在其过程中图像增强处理尤为重要。图像增强技术主要是提高医学图像的可懂度。空域法是在图像平面上修改灰度的各种算法,对图像进行平滑和锐化,以消除噪声和突出图像特征。     

改进MSR图像增强算法的分析与研究

为了提高图像处理效果,提出一种改进MSR图像增强算法。首先将MSR算法中的对数函数改为双曲正切函数,然后采用MSR算法对图像进行增强处理,以提高图像的增强质量。采用仿真实验对改进MSR算法与其它图像增强算法进行对比。采用具体仿真实验对改进MSR算法的性能进行验证。仿真结果表明,相对于其它图像增强算法,改进MSR算法明显提高了图像增强后的质量,具有良好的视觉欣赏效果。     

雾霾天气下多尺度劣质图像质量增强方法研究

提出一种基于Retinex算法的多尺度劣质图像增强方法。该方法首先利用图像保持的映射算法进行多尺度劣质图像的特征提取,结合特征提取的图像利用Retinex增强算法对多尺度劣质图像进行图像增强,引入变换实现多尺度劣质图像动态范围的压缩,采用非线性的变换对多尺度劣质图像的高光区域进行抑制,利用反锐化滤波代替高斯函数的滤波和原始的多尺度劣质图像进行卷积,以图像增强的结果完成对雾霾天气下多尺度劣质图像质量增强方法研究。实验结果表明,该方法能有效地提高雾天图像的对比度与饱和度,并保持图像色度不变。     

基于小波包分层净化的模糊图像细节增强算法

在复杂电磁环境下,动态飞行摄像机对地面采集的场景图像具有较大的模糊性,需要进行图像增强处理,提高对图像的辨识能力。传统的图像增强算法采用基准特征提取和小波轮廓掩膜处理方法,对图像的细节部分的增强效果不好。提出一种基于小波包分层净化的模糊图像细节增强算法。首先进行了图像的采集系统设计和干扰模型构建,对采集的数字图像进行小波包分层净化处理,把原始图像的细节特征作为母小波函数,计算母小波函数的时间尺度因子,以此作为数据输出,结合人工鱼群算法实现对净化处理后的图像的细节增强。仿真结果表明,该算法能有效实现模糊图像的细节增强,改善图像成像质量,两组仿真图像的峰值信噪比提高了12.4%和15.3%。     

改进的Retinex雾天视频图像增强算法

在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。     

改进版拉普拉斯锐化的水下图像增强方法研究

本文提出了一种水下图像增强算法,改进版拉普拉斯锐化法。开始,对水下图像采用直方图均衡化,将图像整体对比度进行提高;其次,通过拉普拉斯锐化实现对于图像细节的提取和保留,使对不同环境的图像得到合理的增强。通过与当前一些典型的增强算法相比,本文算法明显优于其它算法,能够以较快的速度实现提高图像对比度和增强细节的目的。     

基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理

在浓雾环境下采集的视觉图像出现突兀点,需要进行平滑处理,提高对浓雾环境下的图像成像和识别能力。传统方法中采用差频控制的浓雾图像突兀点平滑处理算法,图像采集出现视觉偏移时平滑处理效果不好。提出一种基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理算法,基于浓雾天气条件下单色大气散射模型,物体表面的反射光由于大气粒子的散射而损失,得到雾点散射损失,采用视觉偏移修正的算法,提高对浓雾图像的视觉偏移修正能力,由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,采用去雾滤波算法提高突兀点的平滑性能,得到浓雾图像的去雾滤波系统函数,通过边缘检测得到图像的突兀点平滑结构,进行Hough变换直线检测,实现视觉偏移修正和突兀点平滑改进。仿真结果表明,该算法具有较好的突兀点平滑处理性能,无论是细节还是浓雾图像的色彩都恢复得比较自然和清晰,去雾效果较好,平滑处理的图像有较高的配准率,展示了该算法的优越性能。     

基于直方图规定化和小波分析的医学图像增强

利用直方图规定化在进行图像增强处理时算法简单、处理速度快,结合小波分析在图像降噪上的优势,提出了将两种方法相结合的图像增强处理方法,并利用M atlab软件对一幅医学图像进行仿真验证,得到了较好的效果。     

图像的增强与分割方法研究

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径.     

基于小波变换的车牌图像融合技术研究

车牌识别系统在对车牌进行识别时,由于捕获到的车牌受到天气、光照等复杂因素的影响,车牌图像不是很清晰,为使系统能够准确的完成车牌识别,车牌图像增强的研究就显得至关重要。它提出了一种利用平滑滤波器、中值滤波器和Roberts边缘检测算子与小波融合技术进行混合图像增强的方法,通过matlab R2011a进行仿真实验,能够达到较好的图像增强效果。     

基于小波变换的视频录播图像预处理及应用

针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。     

基于Contourlet域的盲水印算法

Contourlet变换是一种基于图像的几何性变换,通过各向异性实现了图像的多尺度多方向性分解,它能够有效地表示图像中的轮廓和纹理。利用这些特性,提出了基于Contourlet域的盲水印算法。实验证明,该算法很好地协调了透明性与鲁棒性;并且实现了盲检测。     

经验模式分解去斑和顶帽变换在舰船检测预处理中的应用

提出了一种基于经验模式分解去斑和顶帽变换背景不均匀的预处理方法. 经验模式分解去斑算法先对图像每一列进行经验模式分解得到IMF函数,然后将原信号与第一、二模态相减得到初步处理图像,再对该图像每一行重复该操作从而得到去斑图像,该算法有效地去除斑点噪声;顶帽变换则有效地补偿了海浪带来的局部不均匀的背景亮度,提高了图像的信杂比,有利于目标的检测. 仿真结果证明了算法的有效性.     

一种基于DWT的自适应图像数字水印算法

提出了一种基于DWT和Arnold置乱变换的自适应图像数字水印的算法。该算法利用人类视觉模型的频率掩盖特性对嵌入水印的强度能够进行自适应的调整,从而使算法具有自适应能力。实验结果显示,嵌入的水印具有不可见性,而且对于常见的JPEG压缩、滤波、噪声等攻击具有良好的鲁棒性     

Copyright protection of multiple CT images using Octonion Krawtchouk moments and grey Wolf optimizer

This paper proposes a novel Octonion Krawtchouk Moments (OKMs) transform to deal with a set of images in a compact manner, and based on this transform, a local zero-watermarking scheme is proposed to protect the copyright of CT medical images. The scheme first annotates regions of interest (ROIs) on seven medical images and then uses the OKMs of these ROIs to construct a single feature image called zero-watermark. This scheme adopts the gray Wolf Optimizer (GWO) algorithm to have a blind nature and to improve robustness against common image processing manipulations and attacks (zero-watermarking requirements). In addition, our scheme uses the trained U-net (R231) model to reduce the search space for the GWO algorithm and prevent this algorithm from getting stuck in a local optimal solution. The experimental results show that the proposed method is very robust against common image processing manupilations and attacks and has superiority compared with superb other zero-watermarking methods.     

Homomorphic image watermarking with a singular value decomposition algorithm

In this paper, a new homomorphic image watermarking method implementing the Singular Value Decomposition (SVD) algorithm is presented. The idea of the proposed method is based on embedding the watermark with the SVD algorithm in the reflectance component after applying the homomorphic transform. The reflectance component contains most of the image features but with low energy, and hence watermarks embedded in this component will be invisible. A block-by-block implementation of the proposed method is also introduced. The watermark embedding on a block-by-block basis makes the watermark more robust to attacks. A comparison study between the proposed method and the traditional SVD watermarking method is presented in the presence of attacks. The proposed method is more robust to various attacks. The embedding of chaotic encrypted watermarks is also investigated in this paper to increase the level of security.     

一种新的基于复小波变换的数字图像水印算法

本文提出了一种基于复小波变换的新的具有鲁棒性的数字图像水印方法。为了改进算法的鲁棒性，本文采用了纠错码，该技术是在空域中进行的。为了了解本文所提出的在CWT域上所提出的算法，我们在DWT域上采用同样的嵌入算法来和它进行比较。最后，我们要通过试验来检测两种算法对于选择性攻击(比如JPEG，JPEG2000压缩)的鲁棒性，并利用水印检测软件基准来对他们进行比较。     

数字图书馆图像资源检索框架的构建与实现——基于非下采样的Contourlet变换

图像检索为数字图书馆的发展提供了技术支持,图书馆应重视数字化发展以提升服务质量。本文提出一种数字图书馆图像资源检索框架,并对系统的实现过程做了详细的分析。同时,在提取图像特征时提出了一种基于非下采样的Contourlet变换图像检索算法（NSCT）,能够在大量图像数据中挖掘有效的特征信息。该算法首先对图像进行多尺度、多方向分解,然后计算低频和高频中不同方向的子带系数的标准差和均值作为图像的纹理特征。实验结果显示,本文提出的图像检索框架具有可行性,能够为用户提供更优质的搜索服务,并且与同类特征提取算法进行比较,该算法具有良好的检索性能和较高的查准率、查全率。     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。     

基于改进的分类矢量量化的图像压缩算法研究

主要研究了图像压缩精确度问题。针对传统的图像压缩算法精度低问题,本文提出了利用小波变换后的不同的小波系数的相关性,构造图像的特征的跨频带矢量,并对其进行分类,最后通过实验验证分析算法的有效性和具有一定的实际应用价值。