雾天环境下的舰船图像增强算法研究

为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。     

一种基于第二代curvelet变换的含噪图像增强算法

提出了一种基于第二代curvelet变换的图像增强算法.该算法结合NeighShrink去噪方法.适当的调整eurvelet的系数,在去噪的同时达到增强的效果.不同增强方法的比较试验表明,该算法是图像增强的有效方法.     

图像滤波处理技术在海洋调查图像处理中的应用

对海洋工程的图像进行去噪、增强以及边缘提取等深层次处理,可提高信息的利用率.针对传统方法的欠缺和不足,利用图像变换获得的时频域特性与多分辨分析.讨论图像滤波处理在图像去噪、增强、边缘提取方面的应用,并给出实验结果.     

基于放大曲波基的方向性超分辨率图像重构技术

为解决传统图像放大算法边界视觉效果不佳的问题,提出基于二代曲波变换的方向性超分辨率图像重构算法.对图像进行j层曲波分解,利用不同尺度上曲波基的空间比例关系获得放大图像j层分解系数,通过最外层曲波基空间模型可构建(j+1)层放大图像的曲波分解系数,采用新的非线性函数对全部曲波系数进行增强处理,根据曲波分解的方向性,最终可通过曲波重构获得边缘特征较好的放大图像.实验结果表明,基于曲波方向性图像放大算法,可以较好地保留原图的几何特征,增强边缘清晰度;将两幅典型图像放大后的峰值信噪比与经典方法(差值算法)比较分别提升了2.2及0.6 dB.     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。     

基于"3S"的大型水上桥梁识别系统

目标识别长期以来一直是图像处理研究的热点之一,在军事和民事方面有重要的应用.文中基于大型桥梁的先验知识,研究了通过水域的纹理特征来检出水域的方法,再应用"3S集成技术",通过数字高程模型(DEM)检出桥梁域,从而提供了对大型水上桥梁识别的一种新方法.     

基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术

针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题,以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足,提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法,以弥补传统算法在红外图像增强时的不足。在空间域上采用直方图均衡化对红外图像进行处理,提高图像对比度降低图像噪声;在频率域上采用高通滤波对红外图像进行锐化处理,增强图像的边缘和细节信息。仿真结果表明:该算法在对钢轨裂纹红外图像增强时很好地抑制了背景噪声,而且有效地凸显了钢轨裂纹内部微弱的细节纹理,保护图像的细节信息,为更好地提取钢轨裂纹的缺陷信息提供条件。     

基于模糊理论的路面裂缝图像增强方法

在获取路面图像中，由于背景光照不均匀以及存在着一些路面噪声，给后来的图像分割及识别带来了一些困难。提出了一种基于模糊理论的图像增强方法，用来消除背景光照不均匀，并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该算法对消除图像不均匀的有效性。