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探讨图像增强中直方图均衡化的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。主要研究了直方图均衡化的图像增强的基本原理,并给出了相关推导公式和算法,同时以一个灰度图像为例,在VC++集成开发环境下实现了直方图均衡化的增强处理,并给出了实验结果图像及直方图。 相似文献
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针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率,且精度相当,满足实际生产应用的需求。 相似文献
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针对单帧遥感影像进行超分辨率重建时,重建图像存在偏暗、纹理边缘不清晰等问题。在分析限制对比度直方图均衡化算法后,提出一种将上述算法与迭代反射投影算法相结合的改进方法。Matlab仿真实验结果表明,这种结合的算法既能提升图像对比度,其信息熵也优于传统的迭代反投影算法。 相似文献
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近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。 相似文献
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提出了基于修正后的直方图不变矩对符号图像进行变化检测的算法。该算法的主要思想是首先计算图像直方图不变矩，然后用两幅符号图像之间的相关系数来修正，利用修正后的不变矩来检测符号图像变化。该方法解决了Hu不变矩在检测符号图像变化时难以克服的灰度变化问题。结果表明．该算法对符号图像的对比度和灰度有较强的抵抗能力，能够提高符号图像变化的检测率和控制误测率。 相似文献
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利用道格拉斯-普克算法化简灰度直方图,从化简后的直方图中获取图像分割的阈值。为了评估所提出算法的优劣,本文采用多峰法和大津法进行了对比实验。实验表明道格拉斯-普克算法分割某些图像具有一定的优势。 相似文献
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随机蕨算法由于其简单高效,实时性好的特点,在计算机视觉领域得到了广泛的应用。但是其在构造二值特征过程中采用的基于像素点灰度值比较的方法对图像变形的适应性较差。本文基于方向梯度直方图对光照变化,图像变形鲁棒性较好的特点,利用统计方向梯度直方图取代像素灰度值进行比较,以此构造特征点二值特征。基于改进的随机蕨算法,本文设计了一种将增强现实技术(AR)应用于GIS的框架模型。实验结果表明,经过改进的随机蕨算法对目标识别的正确率得到了有效提升,且算法的实时性较好,适用于GIS的增强现实应用。 相似文献
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背景复杂下航拍图像的电力线识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征，提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理，改善图像的对比度；然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由（EDPF）算法对航拍图像进行边缘检测，滤除背景噪声，并检测出电力线边缘；最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明，本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高，识别效果更完整，稳健性更好。 相似文献
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王忠丰 《测绘与空间地理信息》2010,33(3):168-170
针对文本图像存在的噪声,提出了小波变换和数学形态学相结合的文本图像去噪算法。通过小波变换对原始图像进行多尺度分解,对小波近似系数进行线性拉伸处理,细节系数进行域值化处理后重建图像,对重建图像进行直方图均衡化,然后再进行数学形态学运算去除剩余噪声。结果显示本文方法对于存在大量噪声的文本图像可以起到很好的去噪效果。 相似文献
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利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引：2，自引：0，他引：2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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遥感图像增强方法分析 总被引：5，自引：1，他引：5
遥感图像的增强方法研究,是做好遥感应用工作的基础。在本篇论文中,较为详细地介绍了遥感图像增强的几种主要方法。光谱增强包括线性反差拉伸、非线性反差拉伸、直方图均衡化和直方图匹配等方法。在文中对空间增强的基本概念和方法进行了详细的探讨,并且对多波段增强中主成分分析的方法进行了重点讨论。 相似文献
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接收机中因为比特同步错误而导致的导航电文提取失败和伪距计算错误等问题非常普遍。目前的比特同步算法主要是直方图法。其中,基于硬判决的直方图法应用较为广泛,主要是因为其实现方便,但在低载噪比下同步成功率太低,无法满足工程需求。因此,需要对低信噪比下的bit同步算法进行研究。本方案提出了直方图法与软相关结合的bit同步算法。首先,模拟产生在不同载噪比下的GNSS信号数据,它有20个比特边界。然后,采用两种算法进行比特同步。重复仿真多次,每次仿真采用随机的比特边界,得到每种算法在不同载噪比下的正确比特同步概率。分析仿真结果发现,比特同步的时间越长,各算法的正确概率越大。在低载噪比下,软相关方法远高于传统的直方图法。最后基于altera arriaV芯片完成了软相关的比特同步方案工程实现。 相似文献