利用位相光栅彩色编码增强遥感图象中线性构造和环形构造的影象信息

本文根据付里叶变换光学原理,对陆地卫星图象进行位相光栅编码,再在白光信息处理系统中滤波解调,使黑白图象彩色化并具有边缘增强效果。据此对吉林省中西部5幅卫片处理后,突出了线性构造和环形构造的影象信息,收到了可喜的地质解译效果。     

基于小波理论的影像增强技术

影像增强是数字图像处理中的基本内容，本文将小波理论应用到图像增强中，在保证图像低频信息不损失的前提下，突出图像上的高频信息，使图像的质量得于改善。     

基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究

本文通过对近景图像的对比度和亮度进行分析实现了自动选择图像增强算法的方法,分别对金字塔均值漂移分割算法、分水岭分割算法和GrabCut分割算法进行了对比研究。经实验表明,图像对比度太小、亮度太高或太低对近景图像分割都会造成不利的影响,伽马变换增强算法适合调整亮度较高的图像,直方图均衡化增强算法适合调整亮度较低的图像。分水岭分割算法和GrabCut分割算法不适合近景图像多类别的自动分割,而金字塔均值漂移分割算法是基于核密度梯度估计的无参数快速统计迭代算法,可实现类别自动分割,分割精度较高,而且利用建立金字塔结构可进行多尺度分割。本文的研究成果对自动选择最佳的图像增强算法和分割算法以及参数设置具有重要的参考价值。     

自适应图像增强的差值哈希算法对运动目标的跟踪定位研究

对于运动目标的跟踪定位研究成为当前的研究热点,利用北斗卫星定位系统对微小运动目标进行跟踪定位尚存在一定难度.文中借助无人机的摄像机设备,采用跟踪算法进行对运动目标的跟踪,通过对无人机的定位获取到相应的坐标信息,实现目标定位的精准化。为了更好地实现对于目标跟踪的效果,文中采用自适应图像增强的方式提高图像质量,通过拉普拉斯变换的差值哈希算法能够提高对运动目标跟踪的效果,在跟踪速度上有了明显的提升.      

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

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。     

多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强

提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。     

遥感图像增强方法分析

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。     

FY-3D/MERSI-Ⅱ数据无缝拼接真彩色影像处理方法

针对我国极轨气象卫星风云三号D星搭载的第二代中分辨率光谱成像仪MERSI-II(Medium Resolution Spectrum Imager-Ⅱ)数据提出一种宽幅真彩色影像图处理方法。该方法通过对MERSI-II的3个250 m分辨率的可见光波段进行大气校正处理以及分段增强实现真彩色合成影像,并基于像素加权融合方法和Wallis匀光方法实现了多轨道数据的无缝拼接处理。应用案例显示通过上述处理方法能够获得高质量的直观易解译的遥感监测影像,并且有效地解决了极轨气象卫星单轨数据扫描幅宽限制的缺陷,该方法有助于在突发事件的应急响应中发挥极轨卫星数据的监测服务作用。     

基于自适应亮度基准漂移的十字路口交通图像增强处理研究

针对大多数增强方法未能同时考虑图像与光照强度、拍摄时间之间关系的问题,根据不同时刻的光照强度变化,提出了一种基于自适应亮度基准漂移的全天候十字路口交通图像的增强算法。首先依据不同时刻的光照变化建立亮度基准曲线,然后由亮度基准曲线和亮度实时反馈建立自适应亮度基准值模型,最后对图像的亮度分量运用亮度基准值模型自适应增强。实验结果证明了该方法在全天候不同光照条件下图像增强的有效性以及不同天气条件下增强的鲁棒性。     

基于频域的图像增强及其MATLAB实现

图像增强是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善。通过对频域法图像增强理论的理解,分析了频域法的低通滤波、高通滤波。在此基础上,利用MATLAB对理想的高低通滤波器、指数高低通滤波器、巴特沃斯高低通滤波器以及梯形高通滤波器进行编程与仿真,并对其结果进行分析与比较,表明低通滤波和高通滤波都能较好的改善图像质量。