利用灰度变换法增强数字图像

图像增强是指按特定的需要突出一幅图像的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其目的是使处理后的图像对于某种特定的应用比原始图像更适用。图像的增强可分为两大类,频域处理法与空域处理法。主要探讨用空域处理中的灰度变换方法通过对像素幅值重新分配的方法来改善图像的对比度。     

数字图像的平滑处理方法研究

图像在获取和传输过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像退化,质量下降,对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此,论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。     

利用非线性单调点运算增强图像的研究

利用非线性点运算处理具有双峰灰度值直方图的图像，通过调节较亮或较暗物体的对比度和调节中间灰度级处的对比度而达到增强图像的目的。     

数字图像的分数阶微分增强

为了提高图像的纹理细节,提出了一种分数阶对比度增强算法。首先离散化分数阶微分方程得到分数阶微分数值计算方法,并将其推广到二维图像空间,构造了数字图像的分数阶微分增强运算规则和增强模板。实验表明该分数阶微分增强算法能比较明显地增强图像的纹理细节,增强后的图像清晰度显著提高。     

一种基于复合空域滤波的线粒体电镜图像二值化增强算法

本文通过分析线粒体电镜图像特点,提出一种基于复合空域滤波的线粒体电镜图像二值化增强算法.实验表明,该算法成功突出了大多数线粒体信息,抑制了大多数非线粒体信息,是进行线粒体边缘识别的有效图像增强算法.     

自适应灰度调整及边缘增强的X光图像优化

医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真,对此提出一种自适应灰度调整及边缘增强的X光图像增强算法.算法依据X光图像直方图中灰度的分布特点,自适应进行单段或双段灰度拉伸,调整灰度范围并均衡灰度分布,在该基础上叠加DFT频域Butterworth高通滤波信号以增强组织的边缘及纹理信息.实验证明,该算法失真率低、可行性高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.     

改进后的Otsu自适应背景分离的局部直方图均衡化增强算法

Otsu自适应背景分离的局部直方图均衡化增强算法是综合改进后的Otsu自适应背景分离算法和局部直方图均衡化增强算法的一种新处理方法,首先,利用改进后的Otsu算法对图像进行目标区域和背景区域的分离,然后利用分离出来的目标区域进行直方图均衡化处理。实验结果表明,图像经过处理后,目标区域对比度明显增强。