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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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一种基于遗传算法的小波域图像增强方法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像增强一直是图像处理领域的研究热点.本文提出了一种基于遗传算法的小波域非线性图像增强的算法.实验结果表明,该算法既有较强的鲁棒性,也对不同的图像具有自适应性,同时取得了很好的增强效果. 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
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%。 相似文献
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提出一种基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位检测算法,设计涡轮叶片缺陷定位检测工作原理,采用高频滤波的方法来锐化叶片图像,采用预处理的办法来初步控制过度分割现象,由灰度图像生成梯度图像,构建一个噪声抑制算子,解决过度分割问题,进行了涡轮叶片的缺陷特征模型构建和缺陷信息计算,采用高频增强算法和区域标记的方法,减少由于噪声和纹理细节产生的伪边界,提高缺陷定位性能。仿真实验表明,采用该算法能有效提高涡轮叶片的缺陷定位检测性能,突出损伤边界,较好地抑制噪声。具有较高的工程应用价值。 相似文献
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为了改善成像测井图像质量以确保后续解释评价的效果,需要对成像测井图像进行增强处理。目前,成像测井系统在图像增强方面采用的传统办法,在图像增强的同时也放大了噪声。本文提出基于二维离散小波的加权阁值图像增强方法,采用小波时图像进行频域分割,根据信号与噪声在频域的不同特点,利用加权闽值来对成像测井图像进行增强。通过对实际电成像测井资料的处理,结果表明,在图像增强的同时也很好保留图像的边缘信息,是一种有效的图像增强方法。 相似文献
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随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。 相似文献
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Copyright protection of multiple CT images using Octonion Krawtchouk moments and grey Wolf optimizer
《Journal of The Franklin Institute》2023,360(7):4719-4752
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. 相似文献
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数字化X光影像可以划分为目标区和背景区，进行医疗诊断的信息主要集中在目标区。本文引入模糊集的概念来描述目标区和背景区，并测定隶属度函数，建立了基于模糊集理论的图象处理模型，给出了具体方法。实验证明，处理后的图象增强了目标区图象的视觉效果，更好地表达了医学信息，进而提高了诊断的准确性。 相似文献
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A novel visually imperceptible image hiding scheme based on VQ compression and LSB modification is introduced in this article. Multiple secret images can be simultaneously and imperceptibly hid into another cover image with the same image size by the proposed scheme. In order to reduce the volume of secret images to be hid, a codebook is first generated from the secret images and these images are encoded into binary indices by the vector quantization technique. Then the compressed data of secret images are embedded into the VQ codebook used in the encoding procedure by an adaptive least-significant-bits (LSB) modification technique. For the security purpose, the slightly modified codebook is further encrypted into a meaningless data stream by the DES cryptosystem. Finally, the encrypted codebook is embedded into the cover image using the greedy LSB modification technique. Simulation results show that the proposed scheme provides a good improvement in the visual quality of the extracted secret images and the cover image at the receiver. In addition, the proposed scheme provides better hiding capacity for the cover image than earlier works. 相似文献
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基于FPGA的CCSDS图像数据压缩系统的设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对CCSDS图像数据压缩(IDC)标准,提出了一种基于FPGA的CCSDS IDC并行实现方案.该方案包括离散小波变换(DWT)、直流系数量化编码、位平面编码(BPE)、码字拼接等4个模块.位平面编码模块采用了并行扫描、并行编码的快速算法,以提高编码速度.仿真结果表明了本方案的可行性和有效性,处理时间比现有的CCSDS IDC串行编码改进方法减少了13.6%,适用于空间通信的图像数据压缩编码. 相似文献
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使用Photoshop软件处理图像时,更多的时候是对图像的一部分而非全部进行处理。在这种情况下,就要把需要处理的图像部分与不需要处理的图像部分区分开来,也就是要在需要处理的图像部分上创建选区。 相似文献
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Semantic image segmentation is a challenging problem from image processing where deep convolutional neural networks (CNN) have been applied with great success in the recent years. It deals with pixel-wise classification of an input image, dividing it into regions of multiple object classes. However, CNNs are opaque models. Given a trained CNN, it is hard to tell which information encoded in the input image is important for the network to perform segmentation. Such information could be useful to judge whether a trained network learned to segment in a plausible way or how its performance can be improved.For a trained CNN, we formulate an optimization problem to extract relevant image fractions for semantic segmentation. We try to identify a subset of pixels that contain the relevant information for the segmentation of one selected object class. In experiments on the Cityscapes dataset, we show that this is an easy way to gain valuable insight into a CNN trained for semantic segmentation. Looking at the relevant image fractions, we can identify possible limits of a trained network and draw conclusions about possible improvements. 相似文献
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基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。 相似文献
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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。 相似文献