灰度级
- 基于Python的直方图均衡探讨
函数Ⅰ拉伸了低灰度级，压缩了高灰度级，函数Ⅱ则相反。可知，曲线斜率大于1的时候，灰度拉伸，小于1的时候，灰度压缩。1 直方图均衡原理一幅数字图像中，不同灰度值的像素的数目是不同的。由于光照等的影响，像素值的分布不同，如果光照较强，高灰度级像素较多，如果光照弱，低灰度级像素较多[4]。设置的变换函数需要把灰度值相对集中的灰度范围拉伸，灰度值分布较少的灰度范围压缩，使得总体上灰度的分布更均匀。在需要拉伸的灰度区域，设置的变换函数斜率大于1，在需要压缩的灰度区域
电脑知识与技术 2023年25期2023-11-06
- 图像模糊聚类分割初始聚类中心优化算法研究
，通过均匀划分灰度级别区域并计算其像素数量中位点来确定待分割图像的初始聚类中心，实现图像的聚类中心初始化。将灰度直方图区域中位点法和FCM算法相结合，实现对图像聚类分割性能的提升。2 相关工作2.1 FCM1981年，J.C.Bezdek[12]等人将已有的K-means硬聚类算法推广为模糊C均值聚类算法，即FCM算法。设X={xi|i=1，2，…，N}是有N个数据、K个类的数据集，在FCM算法中，通过优化如下的目标函数来实现聚类(1)(2)模糊隶属度和聚
计算机仿真 2022年12期2022-02-09
- 基于加权直方图均衡化彩色图像增强仿真
呈现两端趋势，灰度级大多占部区域增强，并以单个像素的邻域灰度分布信息设计映射函数，使得邻域不断的逐像素平移。Ganesan等人[3]提出利用子块完全重叠来增强人像面部的细节内容，算法有效地减少了局部光照的不良影响，但算法中“块效应”影响难以消除。Minjie等人通过局部加权平滑算法和局部最小值算法将直方图自适应地分割成背景和目标两个区域的直方图[4]，算法有效地避免了过增强现象，但该算法计算量大且无法平衡输入图像和输出图像之间的亮度信息。Zou等人[5]提
计算机仿真 2021年12期2022-01-22
- 一种运用抖动矩阵的LED显示屏图像增强处理算法
要瓶颈之一是低灰度级的显示效果。低灰显示效果是指小间距LED显示屏在低灰阶数、即低亮度条件下呈现图案的能力[5]。常见的低灰显示问题较多，主要有低灰偏色、亮度不均和灰阶跳变等[6]，其中灰阶跳变是一个突出的问题。灰阶过渡不均匀的现象在绝大多数小间距COB LED显示屏上都存在，严重影响LED显示屏呈现精细画质时的效果，也是平板显示技术发展过程中的一个共性问题。本文灵活地运用传统抖动算法[7]中的抖动矩阵，在驱动IC通道数等重要硬件资源不变的情况下，在LED
液晶与显示 2021年10期2021-10-15
- 融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C 均值图像分割
只有256 个灰度级，利用灰度级进行模糊聚类可有效减小时间复杂度。遵循这一思路，研究者提出基于灰度级的FCM 算法[11-13]，这类算法需首先对图像进行去噪再进行图像分割，以免算法受噪声干扰。另外，该类算法的去噪过程可以预先处理，进一步降低分割的时间成本。无损检测图像(non-destructive testing,NDT)通过涡流检测、红外检测、超声检测等方法对工件材料进行探伤或尺寸测量而得[14]。由于工况条件复杂，图像清晰度较差，而且，图像中待测量
智能系统学报 2021年4期2021-09-11
- 一种基于红外对比度提升的高动态范围压缩技术
动态的特性，其灰度级范围远远大于传统显示设备所能显示的灰度级范围。因此，需要将高动态范围的红外数据压缩为8bit，以便显示器显示。如何在数据压缩的过程中，保留红外图像的细节信息，增强图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题，大量的算法被提出。直方图均衡化（histogram equalization，HE）[2]算法作为全局映射算法，采用累积直方图的方式将图像灰度值映射到0～255之间。算法通过统计灰度级的像素个数占总像素的比例来分配映射范围，灰度级中
红外技术 2021年8期2021-08-31
- 灰度图像与伪彩图像颜色模式相互转换研究
有密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等[7-8]。通过灰度级-彩色变换法，黑白灰度图像变为色彩相对丰富的连续彩色渐变图像，灰度级范围更宽，图像视觉区分度较好，在三种方法中应用也最为广泛。灰度级-彩色变换法应用了RGB 颜色模式的显色原理，通过合理设计红绿蓝变换器的特征，实现不同灰度级映射到不同的色彩。对于确定的某一级灰度而言，三种变换器分别对其进行变换得到不同输出，通过显示器的合成得到人眼可辨的色彩。在MATLAB 中使用灰度级-彩色变换法对灰度图
唐山师范学院学报 2021年3期2021-07-23
- 基于直方图均衡算法的图像增强技术研究
像的均值接近于灰度级的中点而和原图像无关；直方图均衡后会使得一部分灰度级被拉伸[3]，一部分灰度级被兼并，表现为图像的过增强而出现不自然的表象；无法有效处理含噪图像等。本文研究了直方图均衡算法的处理特点，并采用添加滤波器与结合自适应算法来改进传统算法，可以提高图像的对比度，进一步增强图像的清晰度。最后通过实验来验证算法的优越性。1 算法的原理概述1.1 直方图均衡化算法传统的直方图均衡化算法是以图像各灰度级概率的累积分布函数作为变换函数，将原图像映射为一幅
蚌埠学院学报 2021年2期2021-04-07
- 基于OTSU改进的布匹检测算法研究
匹图像共有L个灰度级，nq是灰度级为q的像素点个数，则图像灰度级的概率Pq如下式：(1)K级灰度以下像素的灰度概率均值和累积值分别是ωk和μk，如式(2)和式(4)所示：(2)ω(L-1)=1(3)(4)假设按照灰度阈值T把待检测素色布匹样本图像分为布匹正常底纹和表面瑕疵区域两类：C0类(灰度级为从0到T)，C1类(灰度级为从T+1到L-1)。则C0类和C1类两类的概率公式为式(5)和式(6)所示：(5)(6)两类的均值可以用式(7)和式(8)表示：(7)
无线互联科技 2020年22期2021-01-11
- 灰度可视秘密共享方案分析与设计
S，对于每一个灰度级像素，分别设计相应的加密矩阵，生成灰度共享份图像，在此基础上设计了(2, 2)、(2,)、(,)方案。与现有方案相比，所提方案有效降低了像素扩展度并实现了灰度密图的无损恢复。可视秘密共享；灰度图像；灰度叠加；无损解密1 引言可视秘密共享（VSS，visual secret sharing）作为一种新兴图像秘密分享技术，通过将秘密图像加密成若干杂乱无章的共享份，解密时利用人眼直接识别秘密信息，引起了学者们的广泛关注[1-7]。传统VSS方
网络与信息安全学报 2020年4期2020-08-27
- 应用于硅基OLED微显示器的分段可调伽马校正
运算放大器组成灰度级电压产生电路，提供多级参考电压，与显示驱动电路一起实现图像信号的伽马矫正，该方法相当于采用了非线性数模转换器(Digital to Analog Converter, DAC)实现，随着灰度级数的增加，额外需要的模拟电路复杂程度也大大增加[5]。本文基于第一种方法提出适用于硅基OLED微显示器的数字伽马校正方法，该校正方法在精度和实现面积上均较传统方法有一定优势，且可以实时根据OLED发光情况对显示器进行校正，对于显示器显示质量的提高具
液晶与显示 2020年8期2020-08-05
- 人眼可感知最多相邻像素灰度差的全局图像优化方法*
对整幅图像进行灰度级拉伸，具有运算简单快速的特点．局部增强方法放弃全局性约束，由局部区域图像灰度值确定每个像素的灰度值，能更大拉伸相邻像素间灰度差，但可能会出现一定程度的图像失真．全局方法研究是局部方法研究的基础，在全局方法的基础上可以衍生出局部方法．现有的以直方图均衡(HE)、线性拉伸（LS）、分组直方图均衡（GLG）为代表的常见全局方法都没有明确且合理的量化目标，停留在图像增强阶段，没有使图像做到最优，甚至出现增强后的图像不如原图的情况．OCTM方法[
深圳职业技术学院学报 2020年3期2020-06-19
- 基于FPGA的高分辨率视频图像实时增强去雾系统
统计，即统计各灰度级的像素数。步骤2利用截断阈值β对直方图进行削峰填谷操作，截断阈值β的计算如式(1)：(1)步骤3对削减后的直方图进行均衡，将多出的像素数分配到像素数小于β的灰度级中，以1作为像素分配步长，通过迭代的方法进行像素重分配，直至像素分配完毕，得到均衡后的结果。步骤4根据直方图均衡结果可得到每个子块直方图映射f以及其中心像素点的灰度值，其他点的像素通过与其邻近的4个子块的直方图映射f采用双线性插值算法获取。图4为图像第j-1行至第j行、第i-1
郑州大学学报（工学版） 2020年2期2020-06-16
- 一种基于峰值提取的历程图增强方法∗
示0～255个灰度级，经过放大后，原始图片信息往往会有一定损失［2～4］。由于能量饱和，在目标主瓣附近会形成连片干扰，导致目标航迹不够清晰［5］。为了解决这一问题，本文提出了一种先通过峰值提取使目标航迹清晰，方位模糊。再通过直方图均衡化对历程图进行处理，使目标航迹更明显的方法。2 本文方法为了对历程图中的目标航迹进行增强，本文提出的方法流程如图1所示。图1 本文方法流程图首先对基阵数据每一个快拍中的波束形成结果做极值提取，即取出所有极大值点及其对应能量值，
舰船电子工程 2020年3期2020-06-11
- 改进的基于灰度级的模糊C均值图像分割算法
一类是基于图像灰度级的分割算法[5-8]，与第一类不同之处在于，为保证算法鲁棒性，首先要对图像进行去噪，常见的有基于像素邻域平均法[5]以及同时考虑像素邻域值和邻域位置方法[6]对图像去噪。该类方法在降噪图像的基础上生成灰度直方图，再将灰度级以及相应灰度级的个数一起考虑进行聚类分割。因为灰度级个数远小于图像像素个数，进而导致图像分割速度明显加快。无损检测图像一般由超声检测、涡流检测等手段对材料或工件进行检测而得，通过图像分割能够发现材料或工件表面和内部的缺
液晶与显示 2020年5期2020-05-06
- 基于数字图像直方图均衡化改进算法的设计研究①
可能存在的图像灰度级被过多合并的现象，提出了保留灰度级的直方图均衡化方法，一定程度上消除了灰阶合并所带来的图像的不连续性[2]。然而，经典的直方图均衡化算法在增强图像的过程中存在一定的局限性，但需要研究其改进算法。鉴于此，对两种直方图均衡化改进算法进行研究，编写MATLAB代码实现并进行仿真，以及利用仿真结果进行比较。1 基于抛物线调整的直方图均衡化算法改进及MATLAB仿真设计1.1 算法简介基于抛物线的直方图均衡化算法采用抛物线形式的映射函数[3]，映
佳木斯大学学报（自然科学版） 2018年6期2018-12-27
- 直方图零点与图像无损压缩定量关系研究
示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的直方图是图像的重要统计特征，可以认为是图像灰度分布密度函数的近似。通常图像的灰度分布密度函数与像素所在的位置有关。设图像在点(x,y)处的灰度分布密度函数为p(z;x,y)，那么图像的灰度密度函数为：式中，D是图像的定义域，S是区域D的面积。一般来讲，要精确得到图像的灰度分布密度函数比较困难，所以实际中用图像的直方图来代替。灰度直方图是一个离散函数，它表示数字图像每一灰度级与该灰度级出现频率的对应关系。设一幅数字图像的
电子设计工程 2018年16期2018-08-25
- 基于机器视觉的冬枣病害检测
有计算窗口N、灰度级L、距离d、方向θ。因为计算窗口由一般由图像大小决定，方向θ一般取0°、45°、90°和135°的平均值，这里只讨论灰度级L、距离d两个构造参数对果实纹理特征的影响。定义在方向θ上，相距为d的像素分别具有灰度值i和j的GLCM为P(i,j;d,θ)，得到的纹理特征为：能量E为(1)惯性矩I为(2)熵H为(3)相关性C为(4)逆差距LL为(5)2 试验结果与讨论2.1 冬枣缩果病检测冬枣病害和正常部位提取像素的颜色分量数据如表1所示。通过
农机化研究 2018年9期2018-08-10
- 基于Retinex的改进夜视高光抑制视频增强算法∗
，因为少量的低灰度级像素以及少量的高灰度级像素的分布，使得直方图的分布较为集中，因此影响直方图分布，但不影响视觉效果的灰度级进行归并，同时对照射分量进行对比度的线性展宽，计算公式如下［4］：ma函数构造映射曲线来进行曲线调整，在处理前先将照射分量归一化到［0，1］之间，即其中i*(x,y)为处理后的照射分量，dlow和dhigh分别为增强处理后的照度分量i(x,y)的下饱和点和上饱和点，是根据其直方图统计统计得到的，下饱和点和上饱和点分别选取不影响视觉效果
计算机与数字工程 2018年6期2018-07-10
- 基于灰度直方图的单一图像噪声类型识别研究
图；噪声类型；灰度级；像素点；含噪图像DOI：10.11907/rjdk.172618中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）004-0197-04Abstract：The identification of the image noise type is not only a prerequisite for the study of the noise suppression scheme， but also
软件导刊 2018年4期2018-05-15
- 基于中值滤波和直方图均衡化的图像增强方法研究
度直方图是图像灰度级的函数,它表示图中具有每一种灰度级的像素的个数,反映了每一灰度级与出现这种灰度概率之间的关系图形.即直方图的表达式为:P(rk)=nk/N(k=0,1,2,…,L-1),其中N为一幅图像的总像素数;nk为第k级灰度的像素数;rk为第k个灰度级;L为灰度级数;P(rk)为该灰度级出现的相对频数.通过灰度直方图,可以看出图像的灰度动态分布,灰度值集中的亮暗区域对比,各个灰度级的出现频率等,能够为图像的预处理提供有效的信息,从而达到图像增强的
无线互联科技 2017年22期2017-11-15
- 基于自适应多子直方图均衡的图像增强算法
着对子直方图的灰度级进行重新映射,然后重新分割映射后的直方图,调整直方图中灰度级的频率,最后分别对各个子直方图进行均衡处理。实验表明,该算法能够在对图像进行增强的基础上,有效地降低了过增强的影响,同时在保持图像细节方面有比较好的表现。图像增强; 直方图均衡; 子直方图; 灰度级刘昌禄(1963-)，男，研究员。许建平(1960-)，男，高级工程师。胡敬营(1979-)，男，高级工程师。图像增强就是采用某种技术手段来改善图像的视觉效果,或将图像转换成更适合人
指挥控制与仿真 2017年5期2017-10-20
- 有机质反射率的数字图像实现方法
镜质体反射率和灰度级的对应测量工作，发现两者具有极好的重合特征，表明利用灰度级定量镜质体反射率的方法具有可行性。但对于高过成熟阶段，两者的关系尚有待深化研究。数字图像；灰度级；镜质体反射率；烃源岩评价沉积岩中大部分有机质来源于植物，而这部分有机质随着地质时间的飞逝，经历热蚀变作用而生成石油和天然气[1]。镜质体[2]是煤和大多数沉积有机质中基本有机显微组分之一，来源于成煤植物的细胞壁或木质组织，在显微镜下通过它的形状、形态、反射色和荧光颜色进行鉴定。镜质体
石油实验地质 2017年4期2017-08-07
- 基于限定对比度直方图均衡的超声测井图像增强方法
r代表原图像的灰度级,假定r归一化为0≤r≤1,r=0代表黑(最暗),r=1代表白(最亮),p(r)为原始图像灰度分布的概率分布函数,直方图均衡处理实际上就是寻找一个灰度变换函数T,使变换后的灰度值满足s=T(r),其中,s归一化为0≤s≤1,要求处理后图像灰度分布的概率密度函数p(s)=1,变换函数T(r)必须满足2个条件[8]:(1) 在0≤r≤1区间内是单值且单调递增函数,确保灰度变换,原始图像的每个灰度级r都对应产生一个灰度级s,且灰度变换前后不倒
测井技术 2017年3期2017-04-24
- 基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类
定光谱直方图的灰度级，提取像斑的光谱直方图； 采用G统计量度量测试像斑与各训练样本像斑光谱直方图间的距离，用来表达像斑光谱特征的异质性； 利用最小距离分类器获得影像分类结果。遥感影像分类实验结果表明，该方法能有效提高影像的分类精度。像斑； 直方图； G统计量； 最小距离； 影像分类0 引言遥感影像分类是以遥感影像为数据源，利用分类器将影像中像元划分为对应地物类别[1]，在土地覆盖分类[2-3]、土地覆盖变化检测[4-5]和专题信息提取[6-7]等领域得到广
自然资源遥感 2016年4期2016-12-28
- 基于Matlab空间域算法的图像增强技术的研究与应用
技术选择图像的灰度级整个范围或者需要增强处理的某一段，扩展或压缩到记录器件灰度级的动态范围之内[4-5]，利用记录器件灰度级的动态范围，记录显示出图像中需要的细节，处理后的成像图如图2所示。图1 原始图像图2 对比度调整后的图像1.2MATLAB应用于直方图的修正图像具有相应的随机特性，要精确得到图像的灰度密度函数是比较困难的，一般采用数字图像的直方图来代替，直方图是图像的重要特征[7]。直方图横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的像素的个数，它直接反映了
电子设计工程 2016年22期2016-12-05
- 低照度环境监控的图像增强算法研究
同。一般图像的灰度级在图像直方图中用横坐标表示，则纵坐标代表频数，它主要是为了反映出数字图像中各个灰度级与其出现的频数间的统计关系。通过一幅图像的直方图就能看出这幅图像灰度级的大致分布情况，由此进一步得出图像处理的重要依据。直方图是一个给出了一幅图像中拥有给定数值的像素数量的一张表，因此，对于灰度图像而言，它的直方图就有256个条目（或称为容器）。其中256个条目中的0号容器给出了图像中灰度值为0的像素个数，1号容器给出了这幅灰度图像中灰度值为1的像素个数
电子测试 2016年19期2016-11-10
- 一种基于直方图变换的光学遥感影像自动增强方法
性变换,在保持灰度级有效分布的前提下充分压缩灰度分布范围,从而获得优化的变换系数,然后再利用线性拉伸算法将图像灰度扩展至整个灰度域。实验和对比结果表明,所提出的增强模型在很小的信息熵损失条件下能较大幅度地提高图像的对比度和清晰度,获得比目前主要算法更好的增强结果且效果稳定,可适用于全色图像和彩色图像视觉效果的全自动化增强处理。直方图优化；对比度增强；清晰度增强；视觉效果改善；自适应增强图像的清晰度、对比度等视觉特征是图像质量的重要因素。由于遥感成像受大气、
西北大学学报（自然科学版） 2016年3期2016-09-29
- 逐次分块差分直方图对运动目标的提取
（L－1是图像灰度级的最大值）。图3为图1 （a）与 （b）的差分图像，图4为运动差分直方图 （水平轴为对应灰度级值rk，纵轴对应于P（rk）的值）。图3 差分图像图4 运动差分直方图分析相邻两帧的差分图像，因拍摄视频时摄像机是固定的，视频图像序列中运动目标是车辆，静止不动的是背景，若将差分图像f 进行分块，背景区域块所对应的差分直方图中灰度级分布极不均匀，0 灰度级处集中了几乎所有像素，而其它灰度级上基本没有像素；而包含目标区域块所对应的差分直方图中灰度
计算机工程与设计 2015年7期2015-12-23
- 结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割
上述问题，根据灰度级-梯度二维直方图的目标分割优势，通过与蚁群算法相结合，提出了一种结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割算法。通过在传统的灰度-梯度二维直方图进行引入边缘与噪声区域的相关量；通过将图像窗口化，并根据最佳分割阈值对蚁群的启发函数以及信息素更新进行重新定义，来实现红外目标的快速提取。实验结果表明，该算法分割后的红外目标边缘清晰，抗干扰能力较强，且运算速度也得到了有效提高。分割算法；二维直方图；蚁群算法；红外图像；阈值1 引 言图像分割是通过将
激光与红外 2015年6期2015-11-24
- 2T1C像素电路的AM OLED数字驱动方法研究
方法实现256灰度级。通过在14 cm(5．5 in)的AM OLED模组上对该方法的实现和验证，结果表明，数字驱动方法在0～255灰度区间的不均匀性最大为28%，对灰度变化不敏感，而模拟驱动的不均匀性随灰度级的降低显著增大，最大为133%。数字驱动显示图像的均匀性显著优于模拟驱动，且采用基本的2T1C像素电路即可实现，降低了对像素电路和制备成本的要求。AM OLED;像素电路;数字驱动;FPGA1 引言有机发光显示(OLED，Organic Light
液晶与显示 2015年4期2015-07-05
- 一种结合曝光阈值的低照度图像增强算法
那些概率较大的灰度级会被过分增强，Yang等人[3]提出了在图像直方图均衡化之前修改图像的灰度直方图，减少那些密度过大灰度级，增加密度较小的灰度级．Chen等人[4]提出了将两者结合在一起的BHEPL方法．本文提出了一种基于曝光阈值[5]和直方图裁剪的保持图像亮度的双直方图均衡化方法．在Chen[4]的基础上，通过曝光域值将灰度直方图像分为两个部分，并结合低照度图像特点对图像的灰度直方图进行裁剪．实验表明，该方法对于低照度图像有较好的增强效果．1 直方图均
温州大学学报（自然科学版） 2015年2期2015-06-23
- 高斯混合模型自适应微光图像增强
]的对比度低，灰度级范围集中，较低的图像质量严重影响了目标识别的效果，因此，提高微光图像的质量在实际应用中具有重要意义。在各种图像增强技术中，直方图均衡[3](HE)在提高图像对比度方面得到了广泛应用，尤其当图像的对比度较低时，这种方法可以使得图像的灰度直方图分布更加均匀。但是会导致数量较少的灰度级被压缩，数量多的灰度级被过度拉伸，从而导致背景噪声的对比度增加而部分有用信号的对比度降低[4-5]。为了克服以上问题，文献[6]提出了局部直方图均衡算法(LHE
液晶与显示 2015年2期2015-06-10
- 相控阵超声监测成像与直方图匹配图像增强实验研究*
划分损伤图像的灰度级、统计各灰度级的分布情况、计算各灰度级的概率密度函数,得到直方图匹配处理的最终灰度变换关系,利用原始图像与输出图像各灰度级的映射关系,修改原图像的灰度级,获得增强图像。该方法在铝板、玻璃纤维复合材料结构与碳纤维复合材料结构中进行实验分析,验证方法的正确性和有效性。结构健康监测;相控阵;时间延迟;损伤图像;图像增强;直方图匹配结构健康监测技术利用集成在结构中的传感/驱动元件,在线实时获取与结构健康状态相关的信息,结合先进的信号处理方法,提
传感技术学报 2015年1期2015-05-09
- 基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分割
值分割法拓展到灰度级-平均灰度级二维直方图上，利用图像的邻域空间信息，提高了算法的分割效果，但是二维运算量呈指数上升，难以满足实时性。为了解决这一问题，朱炜等[8]提出基于粒子群优化算法的二维Tsallis 熵阈值分割法。吴一全等[9]则提出基于斜分策略的二维Tsallis 熵阈值分割法，采用与主对角线垂直的斜线按灰度级与平均灰度级之和大小来进行分割，提高了分割效果，并引入递推算法加快了运算速度，但此斜分法普遍性不强[10]。唐英干等[11]不仅考虑像素之
计算机工程与应用 2015年19期2015-04-16
- 基于混沌加密的DCT域灰度级盲水印算法
加密的DCT域灰度级盲水印算法。该算法利用80位外部密钥和两个混沌序列加密水印图像，为保证水印图像的安全性，两个混沌映射初始条件由外部密钥经过分组和数学变换提供，且动态变化。加密后的水印图像再经过灰度处理后嵌入到数字图像之中。仿真实验表明，该算法对图像信号处理和几何失真有较好鲁棒性，可应用于网络环境下版权保护和多媒体数据认证之中。关键词：混沌加密;DCT域;盲水印;灰度级中图分类号：TP316 文献标识码：A
物联网技术 2015年1期2015-01-26
- 嵌入灰度级信息的粗糙模糊熵阈值分割法
基础上提出一种灰度级融合粗糙模糊熵阈值分割法。相比于信息熵图像分割方法在去噪和保留图像细节信息时的局限性，融合灰度级概率的粗糙模糊熵算法更符合图像直方图特点，仿真实验对其分割结果进行了验证。1 粗糙模糊集基础理论模糊集和粗糙集理论在处理不确定性和不精确性问题方面推广了经典集合论。法国学者D.Dubofs和H.Prade于1992年提出粗糙模糊集理论，很好地实现了模糊集和粗糙集的融合问题［6］。1.1 论域中集合的粗糙性设U 代表论域，X 是U 中任意的一个
计算机工程与设计 2014年2期2014-12-23
- 一种LED显示屏的γ校正方法
示画面上不仅高灰度级不能清楚地分辨层次，而且低灰度级跳变会过大。所以必须对控制灰度的信号送给LED驱动电路之前对其进行反γ校正，使其符合LED显示屏的光电特性。实际上，有效的灰度等级不是物理的亮度等级，而是人眼视觉的亮度等级。因此，考虑到人眼对光强感受是非线性的，需要将灰度作非线性变换，确保在视觉上输入与输出信号呈线性关系，使图像显示得更有透亮感和层次感［2］。对LED显示屏的反γ校正分为两步进行:首先是符合LED屏光电特性的校正，然后是符合视觉亮度特性的
电子科技 2014年12期2014-12-18
- 面向人眼探测识别的视频优化方法研究
按照区域相邻、灰度级从低到高及灰度级差值最小的原则建立图像中灰度级之间最小相邻关系表。然后将在图像中不相邻而关系表中相邻的各灰度进行合并，这样处理之后可以得到表示图像所需的最少灰度级个数，但是不会改变图像原始信息。然后依据这一原理经过数据处理就可以得到灰度级映射关系表，依据灰度级映射关系表我们就能够将图像的各像素通过灰度映射得到符合人眼观察要求的图像。但是，人眼能够分辨的灰度级的个数并不是无限多的，这一结论可以从人眼的临界可见偏差特性得到验证（如图 2）。
科技传播 2014年21期2014-12-02
- 基于计算机视觉对目标识别检测的研究
像素点所具有的灰度级。为方便图像在计算机中更好地处理，一般把灰度图像转换为二值化图像，这样图像就变为黑白图像，中间没有过渡值。在MATLAB中提供了i m2b w工具函数，如图1、图2所示。灰度直方图反映了图像灰度的统计特性，表达了图像中取不同灰度值的面积或像素数在图像中所占的比例，是图像中最基本的信息。直方图均衡化的作用是改变图像中的灰度概率分布，使其均匀化，其实质是使图像中灰度概率密度较大的像素向附近灰度级扩展，使灰度层次拉开，而概率密度小的像素的灰度
机械工程与自动化 2014年1期2014-10-22
- 改进的图像增强算法及DSP实现
算法。采用空闲灰度级动态分配的自适应直方图均衡化增强算法，并将该算法移植到本文搭建的DSP硬件实验平台上进行验证，实验表明，该算法显著的改善了图像的视觉效果，使图像更清晰，且算法计算简单，硬件实现容易，在图像处理应用中十分可行有效。图像增强；直方图均衡化；DSP；CCS图像增强作为图像处理的重要组成部分，应用非常广泛。比如交通监控、生物医学影像等。图像增强是指按照一定的应用需求，对原始图像进行处理，突出图像的某些信息，消弱或去除不需要的信息，改善图像的视觉
电子设计工程 2014年11期2014-09-23
- 基于实测校正因子的实时伽马校正算法
临界切换引起的灰度级失真和闪烁现象，提出了一种基于PDP发光特性的实时反伽马校正算法。该算法采用实测关键灰度级亮度和基于图像APL的校正因子补偿算法，通过实测亮度和灰度级之间的对应关系实现了灰度级的线性输出，引入校正因子消除了不同图像切换过程时的闪烁。50 in（1 in=2.54 cm）PDP实验结果表明，该算法能够减少大面积暗场区域存在的闪烁现象，消除显示图像输出灰度的失真和反转，增强显示画面的细节，提高显示画质。此外，算法采用分段式多项式拟合进行实时
电视技术 2014年3期2014-09-17
- 木材缺陷的阈值分割算法研究
和背景占据不同灰度级范围的图像。图像阈值分割就是按照灰度级，选取一个适当阈值对像素集合进行划分，使得到的每个子集形成一个区域，各个区域内部具有一致的属性。而且这样的划分可根据实际情况通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。阈值分割以其计算简单、运算效率较高、速度快的优点，被应用于多个领域，成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。常用的阈值分割算法有很多种，大致可以分为两大类：全局阈值分割法和局部阈值分割法。全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多，它在
森林工程 2014年2期2014-08-23
- 基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现*
表示图像中每一灰度级与处于该灰度级的像素数目之间的统计关系，能描述图像的灰度范围、灰度级分布情况等概貌.［1-2］直方图图像增强即通过改造原图像的直方图，使图像的直方图达到一定要求，从而增强图像，最后采用的直方图决定该图像增强的程度.设变量r为原始图像f的灰度级，变量s为增强后图像g的灰度级，P(r)为原始图像中灰度级为r的像素出现的频数，P(s)为增强后图像中灰度级为s的像素出现的频数，则P(r)的图形即为原始图像的直方图，P(s)的图形即为增强后图像的
通化师范学院学报 2014年4期2014-08-08
- 基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法
间的聚类中心的灰度级，作为该算法的先验初始值.本文将分类算法分为2步：首先，利用直方图的信息寻找聚类中心；随后，在初始聚类中心的前提下，采用模糊核聚类KFCM［9-10］，得到最终分类结果.1 模糊核聚类算法设输入空间的样本xi∈RN,i=1,2,…,l, 通过某种非线性映射Φ，映射到特征空间Η，得到Φ(x1),Φ(x2),…,Φ(xl).在高维特征空间中用Mercer核函数形式表示为模糊核聚类算法的目标函数：由非线性映射Φ，得代入Mercer核函数，可得
淮北师范大学学报(自然科学版) 2014年3期2014-07-04
- 多子直方图均衡微光图像增强及FPGA实现
对比度低，并且灰度级范围集中，图像的质量严重影响对目标的识别，图像增强技术在其中起着至关重要的作用。图像增强方法基本上可分成两大类:频率域法和空间域法。直方图均衡［1］(空间域法)处理技术是最简单、最有效的处理手段之一，但是，传统的直方图均衡会产生过度增强和放大噪声的现象。因此，学者们陆续提出了很多基于直方图均衡的改进算法，例如:动态直方图均衡［2］，其思想是动态寻找阈值(极小值或极大值)，分割直方图后再分别均衡化，此算法自适应性强，能有效拉伸过于集中的灰
中国光学 2014年2期2014-05-16
- 基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现*
表示图像中每一灰度级与处于该灰度级的像素数目之间的统计关系，能描述图像的灰度范围、灰度级分布情况等概貌.［1－2］直方图图像增强即通过改造原图像的直方图，使图像的直方图达到一定要求，从而增强图像，最后采用的直方图决定该图像增强的程度.设变量r为原始图像f的灰度级，变量s为增强后图像g的灰度级，P（r）为原始图像中灰度级为r的像素出现的频数，P（s）为增强后图像中灰度级为s的像素出现的频数，则P（r）的图形即为原始图像的直方图，P（s）的图形即为增强后图像的
通化师范学院学报 2014年2期2014-05-14
- 面向人眼探测识别的视频优化方法研究
有考虑之前各帧灰度级情况对当前帧的影响，造成图像中的景物可能在前后帧的处理过程中出现很大的灰度级跳变，从而产生图像闪烁现象。首先简要介绍作者在之前研究中提出的面向人眼探测识别的图像优化方法，然后分析其在用于视频优化时出现图像闪烁的具体原因，然后提出一种能够抑制这种闪烁而又使人眼能够获得尽量多图像信息的方法。2 面向人眼探测识别的图像优化方法简介图像优化后用于目标探测识别时，人们总是希望在优化图像的过程中不改变原始图像的信息，这样可以避免因优化后的图像因破坏
机械设计与制造 2013年1期2013-11-04
- 基于灰度共生矩阵的彩色遥感图像纹理特征提取
向上距离为d，灰度级分别为i，j的一对像元出现的概率矩阵。迄今，GLCM方法已经被广泛用于图像检索和分类等方面，在很大程度上提高了图像检索和分类的精度[3-6]。然而，GLCM方法的缺陷在于只能对单波段的灰度图像进行纹理特征提取，不能用于多波段彩色图像的纹理特征计算[7]。BENCˇO 等[8]对 GLCM方法进行了改进，提出了彩色图像纹理特征提取方法(color GLCM，CGLCM)。该方法对图像的R，G，B这3个波段分别计算GLCM，并对每2个波段联
自然资源遥感 2013年4期2013-09-26
- 平台直方图均衡算法实现的存储优化方法
，面对只有少量灰度级的场景时，图像亮度往往会产生抖动，而对于一些内容丰富的场景又往往表现出对比度不够的缺点。平台直方图均衡则通过利用可调的平台值限制了直方图的峰值，从而限制了噪声；同时保留了部分灰度级统计的差异性使得图像对比度得到增强，并且在实时处理下不会出现亮度的抖动。于是平台直方图均衡可以在大多数情况下满足红外场景处理的需求。2 基本原理介绍平台直方图均衡本质上是产生了一个基于直方图的灰度映射查找表。传统的直方图均衡是以图像灰度直方图为权重，进行灰度变
激光与红外 2013年5期2013-06-09
- 基于加权直方图均衡的红外图像增强方法
数对红外图像各灰度级直方图进行调整，其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小，对目标区高灰度级的直方图保持不变，然后进行均衡化处理。实验结果表明，本文提出的方法有效地压制了背景噪声，提高了目标对比度，综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法。红外图像；图像增强；加权直方图；直方图均衡化1 引 言红外图像具有对比度低，信噪比低以及边缘模糊等特点，为了能够准确地对红外图像进行目标识别、跟踪、检测等处理，必须对红外图像进行增强预处理。直方图均衡化是一种常用的
激光与红外 2013年8期2013-06-07
- 基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法
述的是图像中该灰度级别的像素个数。在归一化之后，该离散函数可以看成是图像中具有相同灰度值的像素出现的概率密度函数。直方图均衡化的过程就是重新分配像素的亮度值，使得图像直方图中所有亮度分布尽可能扩展。假设输入图像被归一化，那么直方图均衡化的过程[1]描述如下：其中，y表示结果图像的亮度，x表示输入图像的亮度，r表示积分变量， px(r)表示输入图像的亮度的密度分布函数，T表示直方图均衡化函数。x和y的范围位于[0,1]之间。直方图均衡化在增强对比度低的图像时
通信学报 2011年9期2011-11-06
- 基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法
使人眼很难区分灰度级较近的图像结构，这会给安检人员的工作带来不便，增加工作强度，容易产生疲劳。为帮助安检人员快速准确看清行李内物品，如确认旅客手提行李中是否藏有刀具、枪支等危险品，最大限度减少危险事件发生的概率，保障交通运输及旅客乘机安全，需提高安检X光图像质量。通常情况下可从两个方面提高安检X光图像质量：一方面，改进成像技术，提高成像质量；另一方面，可在现有设备的基础上通过后处理方法加以解决。后一种方法可在不增加设备成本开支的情况下，达到改善图像质量、降
中国民航大学学报 2011年4期2011-07-31
- 一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法
］等相继推广到灰度级—邻域平均灰度级二维直方图，效果明显改善，但同时运算量按指数增加。故人们又提出了基于二维直方图的阈值选取快速算法［10-12］，不同程度地提高了运行速度。但上述二维方法都将二维直方图分成4 个矩形区域(称之为区域直分)，而这样会在计算中引入近似，导致分割结果不够准确。因此，文献［13 -15］提出了基于二维直方图区域斜分的阈值分割方法，进一步减小了误差，大大缩短了运行时间，且抗噪性更稳健。图像阈值分割是红外目标检测中的关键步骤之一。在红
兵工学报 2011年4期2011-02-21
- 基于直方图均衡化的数字图像增强技术
复法，它又分为灰度级校正、灰度变化和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法.如果获得的一幅图像的直方图效果不理想，则可以通过直方图均衡化处理技术做适当修改，实现使图像清晰的目的，这种方法的基本思想是对原始图像中的像素灰度做某种映射变换，使变换后的图像灰度的概率密度均匀分布.几何变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像，这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而可提高图像的对比度.例如，一幅对比度较小的图像，其直方图分布一定集中在某一比较小的范围
陕西科技大学学报 2011年2期2011-02-20
- 改进的灰度级-彩色变换法在B超图像中的应用
人眼对灰度图像灰度级别的分辨能力只有彩色图像的千分之一，因此对B超灰度图像进行伪彩色增强处理仍然是必要工作。文献[1]全面地讨论了各种实用的伪彩色技术，但没有详述其算法原理；文献[2]提出了梯度值大于阈值时进行非线性伪彩色编码，但是阈值的划分缺乏相应的自适应性，即不能根据不同的图像做出相应的调整。本文提出了一种伪彩色编码阈值划分的新算法，算法根据医学B超图像的成像特点确定出灰度级－彩色变换法的图像颜色编码方法，再运用改进的K均值聚类算法对实例B超图像的灰度
图学学报 2010年4期2010-07-07
- 保持图像细节的直方图均衡算法
著，但是也存在灰度级合并的缺点，造成图像的灰度级减少，细节部分变得模糊。本文针对传统的全局直方图均衡算法的不足，提出了改进方法，给出了改进后的灰度变换映射关系，使图像分布更加均匀，增强了图像的层次感，同时在一定程度上保持了图像的细节。1 传统的直方图均衡算法1.1 直方图均衡算法全局直方图均衡通过改变输入图像直方图各灰度级的概率分布，使输出图像各灰度级分布变得相对均匀，从而使图像的对比度得到增强，其处理过程如下：(1)计算原图像的灰度级直方图。(2)求得原
网络安全与数据管理 2010年3期2010-05-18
- 基于FPGA的LED大屏幕控制系统的设计与实现
出了反γ校正与灰度级调节、颜色调节等在FPGA中的实现。LED大屏幕；FPGA；反γ校正；SDRAM相比于液晶显示、投影显示等其他大屏幕显示技术，LED显示技术有其独特的优越性：高亮度、宽可视角度、丰富的色彩以及可定制的屏幕形状。这些特点使得LED显示屏被广泛应用于工业、交通、商业广告、信息发布、体育比赛等各个领域。LED大屏幕控制系统是一个融合计算机控制技术、视频技术、光电子技术、通信技术的综合系统。当前主流的LED大屏幕控制系统多以FPGA或FPGA结
电子技术应用 2010年9期2010-01-27
- 地震纹理属性在JJD工区断层识别中的应用
基元大小选择,灰度级确定,RGB数据融合等应用要素,并在JJD实际工区中取得了较好的应用效果。1 基于灰度共生矩阵的纹理分析方法灰度共生矩阵是一种用来分析图像纹理特征的重要方法,它最早由Haralick于1973提出。通过计算图像中一定距离和一定方向的二个像素之间的灰度相关性,可对图像的所有像素进行统计,从而反映出图像在方向、相邻间隔、变化幅度及快慢上的综合信息[14、15]。对于一个已经用灰度来描述的图像G来说,沿着某一方向统计其距离为δ的任意二个像素点
物探化探计算技术 2010年3期2010-01-12