自适应直方图均衡化算法在图像增强处理的应用

在图像增强处理中,用离散的灰度等级作直方图均衡化时,很难得到完全平坦均匀的结果,采用局部法对图像进行处理,不同局部采用不同的对比度增强方法.这种自适应直方图均衡算法,对妊娠超声图像进行处理,实验表明,自适应直方图均衡化算法在妊娠超声图像增强处理具有良好效果.     

自适应直方图均衡化图像增强算法研究

直方图均衡化图像增强算法原理简单,同时是可逆操作,即只要知道变换函数,就可以通过其逆函数来得到原始的直方图,并且处理的数据量也不是很大,但在增强处理过程中因大量灰度级被合并而导致处理后图像出现不自然的情况。为此,提出了自适应直方图均衡化图像增强算法。该算法根据原始图像的直方图,自适应地确定一个剪切系数,然后按照剪切系数对直方图进行剪切,最后进行均衡化处理。算法的创新点在于自适应确定剪切系数,解决有高峰直方图图像增强后局部不自然的问题。试验结果表明,该算法对直方图有高峰的图像有较好的增强效果并避免过度增强不自然的问题,在计算机图像处理上有较高的应用价值。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

1种小波域改进SVD的农作物图像去噪新方法

在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。     

基于小波域局部能量最大化的农产品图像滤波算法

提出一种农产品图像自适应滤波方法。首先,对原始图像进行单层小波分解,对于得到的背景图像采用直方图均衡化算法进行灰度拉伸处理,对于得到的细节图像采用一种基于局部图像块的改进加权均值滤波算法进行去噪,分别将处理后的背景、细节图像进行逆小波变换得到去噪图像,记为图像1。其次,对原始图像进行经典均值滤波,将滤波后图像记为图像2。最后,将图像1和图像2划分成规则尺寸的图像块,对2幅图像中处于相对应位置的图像块按照局部能量最大化原则进行融合。结果表明,该算法对于农产品图像的处理效果优于小波阈值去噪和均值滤波算法。     

基于模糊熵改进的直方图匹配算法研究

以模糊数学为基础,提出了一种基于最大模糊熵改进的直方图匹配图像增强算法,以弥补传统空间域图像增强方法在提高图像对比度时对噪声敏感的缺陷.首先,把灰度图像从空间域映射到模糊域,并以最大模糊熵为基础,将目标图像分为若干个灰度层;然后,针对不同灰度层的特征,用直方图匹配方法为每个灰度层设计相应的匹配函数;最后,用这些匹配函数增强相应的灰度层得到增强后的图像.通过与直方图匹配、直方图均衡化和局部直方图处理算法对比,证明本文算法具有更好的增强效果.本文算法结合模糊熵和直方图匹配算法,可以降低噪声在图像增强中的影响,而且在应用中具有良好的效果.     

采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

一种图像增强的混合算法研究

针对直方图均衡化方法增强图像时往往会同时增强噪声的问题,提出了一种新混合增强算法:首先对图像进行直方图均衡;然后对经直方图均衡处理后的图像做梯度锐化;最后将锐化后的图像进行灰度扩展,增大图像对比度。选取X射线成像和卫星图像作为待处理图像,分别用2种不同的方法以及笔者提出的方法对其进行处理,然后将处理后的图像进行对比。试验结果表明,该混合算法比其他几种方法效果更好,不仅增加了动态范围,增强了对比度,还丰富了图像细节,而且不会增强噪声。同时还分别用4邻域对比度、8邻域对比度、平均灰度和方差这4个参数对原图和处理后的图像进行对比。从对比结果可见,该算法可以显著提高图像对比度;对于整体灰度较低的图像,该算法还可以提高图像整体灰度;从方差对比结果来看,经该算法处理后,图像质量得到显著提高。     

一种结合小波变换的豆类图像增强算法

针对农业视觉图像时常受到噪声的干扰,导致图像质量在很大程度降低的问题,以豆类图像为例,提出了一种图像自适应增强算法。该算法将小波变换与改进自适应中值滤波有机结合,首先对降质豆类图像实现2层小波分解,小波基函数取sym8,获得小波高频和低频分解系数;然后从噪声检测、自适应滤波等2个环节中对自适应中值滤波加以改进,提出了一种改进自适应中值滤波算法用于对小波各方向高频分解系数的自适应滤波;最后实现小波低频和高频系数的重构。将本研究算法与小波软阈值法、自适应中值滤波进行仿真试验比较,结果表明,本研究算法效果最优,能够实现对降质的豆类图像高质量增强处理。     

基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法

实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。