导读:本文包含了模糊增强论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,模糊,对比度,算法,同态,小波,理论。
模糊增强论文文献综述
戴蓉[1]（2019）在《基于参数模糊变换的非均匀照度图像增强算法》一文中研究指出针对非均匀照度图像中对比度和清晰度低的问题,提出了一种基于参数模糊变换的图像对比度增强算法,能够极大改善图像的主观和客观品质.该算法首先将彩色图像从RGB空间转换成HSV和LUV颜色空间,其次在LUV空间上利用模糊变换平滑原始图像的亮度分布,为了增强图像的对比度和提高暗区的细节,在隶属度函数中引入一个与HSV空间值层有关的参数,然后在HSV空间值层中采用像素加权策略用来保留大量纹理信息,最后将平滑的图像与加权的图像在HSV空间上进行组合,并转换回RGB空间,得到保留有自然度的高质量增强图像.实验结果表明,所提方法能够有效增强非均匀照度图像对比度,且整体性能要优于其他算法.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年12期）
海洁[2]（2019）在《小波变换图像多聚焦模糊特征自动增强仿真》一文中研究指出传统方法对图像多聚焦模糊模糊特征进行增强后,会出现图像不清晰、细节丢失现象,所以提出一种小波变换图像多聚焦模糊特征增强方法。利用背景差分法将目标图像的前景区域提取出来,因背景区域亮度会随时间发生变化,进而完成背景区域特征的更新;通过定义尺度和平移基函数,引入离散小波变换,完成多聚焦模糊特征提取;根据全局像素点熵值和预设阈值校正加强模糊特征,突出小波变换图像边界局部纹理细节信息,完成多聚焦模糊特征增强变换。经过仿真证明,相对于传统方法,所提方法能够更好对图像的模糊特征增强,且增强后的图像细节清晰鲁棒性高,具有良好的视觉表达效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）
张素杰,杨凯欣[3]（2019）在《基于数据挖掘叁维数字图像模糊增强系统设计》一文中研究指出目前对于叁维数字图像模糊增强使用的系统存在图像处理耗时过长的问题。为了解决此问题,设计基于数据挖掘叁维数字图像模糊增强系统。设计系统整体框架包括电源模块、外围接口模块、核心处理模块以及存储模块。在整体框架基础上,使用ARM处理器,设计电源电路和外围接口电路,完成系统的框架搭建。利用数据挖掘技术对叁维数字图像特征进行提取,并计算模糊特征值,通过模糊特征值和模糊隶属函数实现图像模糊增强,至此系统整体设计完成。测试结果表明,与传统的图像模糊增强系统相比,基于数据挖掘叁维数字图像模糊增强系统的处理图像所耗时间缩短了25.86%,适合应用在叁维数字图像增强中。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年22期）
姜庆伟,苏兴龙[4]（2019）在《一种基于模糊理论的阴霾天气图像增强改进算法》一文中研究指出针对阴霾天气下所捕捉的图像模糊不清、对比度下降的现状,在传统Pal模糊增强算法本身存在的固有部分灰度丢失的情况下,提出了一种可根据不同阴霾天气图像,灵活选取合理渡越点的快速模糊增强算法。采用的新隶属度函数将加快算法速度,通过灵活的阈值设置,使改进算法具有更好的增强效果。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
邬才斌,王爱平,宗辉,林晓峰,王昕[5]（2019）在《基于小波变换和模糊隶属度的红外图像增强算法》一文中研究指出为了及时诊断电力设备的热异常现象,凸显热异常区域,便于故障定位,提出一种红外图像改进增强算法。通过小波变换分离图片高频与低频分量,对低频分量进行同态滤波处理,高频分量经自适应阈值滤波后采用改进模糊算法增强,最后,经小波逆变换得到改进增强后的红外设备图像。经比较,方法能更好地突出图片细节信息,增强图片对比度,达到了更好的视觉效果。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年05期）
刘成[6]（2019）在《警用模糊图像增强系统》一文中研究指出随着金盾、天网和雪亮工程的不断推进以及“平安城市”的广泛建设,数字图像分析与处理已成为案件线索发掘、证据提取的重要技术手段。但由于现场环境的不确定性,图像易受到噪声、天气等因素的干扰,导致低照度、模糊、逆光等问题的产生,影响实际应用。为实现鲁棒性、场景适应性更高的数字图像处理方法,提高刑侦人员工作效率,本文利用MFC(Microsoft Foundation Classes)图形化界面语言设计并实现了一套功能完善、操作简便的模糊图像增强系统,论文主要工作和创新如下:首先,设计警用模糊图像增强系统的整体框架。以图像增强作为系统的核心模块,包括低照度图像增强、图像去雾、图像去运动模糊、逆光图像增强、红外图像增强和反光图像增强等功能。同时增加了图像预处理、几何变换、正交变换、边缘检测和参数设置等模块,提高了系统操作的灵活性和功能的多样性。其次,改进了一种基于人眼视觉的低照度图像增强算法。该算法通过将图像绿色通道反色作为系数然后与各个通道乘积得到新图层,用新图层与原图进行图层混合操作并用方差法确定图层混合操作的次数,然后对图像做降噪处理。该算法在增强图像对比度和亮度的同时降低了图像噪声。最后,将OpenCV(Open Source Computer Vision Library)二维图像开发库与MFC框架融合。使用C++编程语言实现系统功能,并在每类模糊图像增强模块中设置一键增强,用递归函数遍历遍模块下所有图像增强算法,根据图像质量评价输出最优图像,提高了模糊图像处理效率。(本文来源于《中国人民公安大学》期刊2019-06-06）
郭庆荣[7]（2019）在《基于非下采样剪切波变换和模糊对比度的数字图像增强算法的研究》一文中研究指出目前,成像技术的快速发展使得图像的获取变的越来越方便。但是由于图像在采集和传输的过程中各种干扰的影响,导致出现了对比度较低、清晰度下降、信息丢失等问题,给后续图像的处理和应用增加了困难。图像增强的主要目的是有针对性的凸显目标信息的特征,最大程度的减少噪声,改善细节信息的清晰度,使之更有利于对图像的后续解析和应用。本文研究的主要内容是分别以遥感图像和医学图像为研究对象来验证本文所提算法。(一)对于遥感图像,由于采集和传输过程中的各种干扰,导致许多细节信息的丢失,清晰度的下降和信噪比的降低等问题,因此本文提出一种NSST与模糊对比度相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST分解为低频分量和高频分量;然后线性增强低频分量以改善图像的整体对比度,并通过阈值法去除高频分量中的噪声,以消除其对图像细节的影响;接着,对处理后的低频和高频分量进行NSST逆处理;最后,对前面获得的图像使用模糊对比度增强以改善图像的层次感,突出显示细节信息。实验结果表明,与传统算法相比,该算法不仅取得了清晰的视觉效果,同时在去噪效果,提高对比度等方面均有明显的提升。(二)目前,医学图像已经越来越多的应用于现代医学诊断体系。然而,由于成像过程中图像受到各种干扰的影响,最终影响医生对病情的预判。因此,本文提出了一种基于NSST和模糊对比度的医学图像增强算法。首先,原始图像使用自适应直方图均衡化以增强图像的整体对比度;然后通过NSST将获得的图像分解为高频分量和低频分量;接着通过阈值法增强高频分量以去除图像中的噪声,使用线性变换增强低频分量以改善对比度;接着,对处理后的两个部分进行NSST逆处理,获得重建图像;最后,使用模糊对比度算法处理重建图像,以改善图像细节和纹理信息,获得最终增强图像。实验结果表明,该算法不仅可以得到良好的视觉效果,而且峰值信噪比(PSNR),均方根误差(Rmse)和时间等客观指标,都具有明显的优势。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-03）
江泽涛,何玉婷,张少钦[8]（2019）在《一种基于对比度增强和柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合算法》一文中研究指出由于可见光图像在低光照环境下其可视性较差,为了提高红外与弱可见光图像融合的效果,提出了一种基于对比度增强和柯西模糊函数的图像融合算法.首先用改进的引导滤波自适应增强提高弱可见光图像暗区域的可视性;其次,利用非下采样剪切波变换将红外和增强后的弱可见光图像分解,得到相应的低频和高频子带;再后,分别用直觉模糊集构建柯西隶属函数和自适应双通道脉冲发放皮层模型对低频、高频子带进行融合;最后,使用非下采样剪切波变换对融合得到的高低频子带进行逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法有效地增强了弱可见光图像的暗区域,保留了更多的背景信息,从而提高了融合图像的对比度和清晰度.(本文来源于《光子学报》期刊2019年06期）
韩涛,侯海啸[9]（2019）在《基于模糊理论的图像增强算法研究》一文中研究指出模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。基于模糊控制系统的鲁棒性,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,采用非线性、时变及纯滞后系统的控制,其雄厚的数学基础,模糊增强技术及模糊增强理论在数字图像处理中应用方法较为严格并带有普遍性,利用模糊增强技术可以灵活地选取模糊因子,结合改进处理实验,得到它比常用的直方图平坦化方法效果更好的结论。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年03期）
李杨,闫岩[10]（2019）在《结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强研究》一文中研究指出目前在运用靶场光电测量设备对红外图像进行采集的过程中,经常会出现边缘不清晰、缺乏较高对比度等问题,对图像采集质量产生了严重影响。因此通过尝试将直方图均衡以及模糊集理论相互结合的方式,使得图像能够在对数隶属度函数下,完成向模糊域的转化,随后反复进行非线性变换使之可以获得更加清晰的边缘,最后利用直方图均衡化算法使得红外图像能够拥有更高的对比度,以此达到增强红外图像的目的。通过最终的实验分析可知,结合直方图均衡与模糊集理论的方式确实能够有效增强红外图像,改善其边缘不清晰等问题,具备良好应用效能。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年02期）
模糊增强论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统方法对图像多聚焦模糊模糊特征进行增强后,会出现图像不清晰、细节丢失现象,所以提出一种小波变换图像多聚焦模糊特征增强方法。利用背景差分法将目标图像的前景区域提取出来,因背景区域亮度会随时间发生变化,进而完成背景区域特征的更新;通过定义尺度和平移基函数,引入离散小波变换,完成多聚焦模糊特征提取;根据全局像素点熵值和预设阈值校正加强模糊特征,突出小波变换图像边界局部纹理细节信息,完成多聚焦模糊特征增强变换。经过仿真证明,相对于传统方法,所提方法能够更好对图像的模糊特征增强,且增强后的图像细节清晰鲁棒性高,具有良好的视觉表达效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊增强论文参考文献
[1].戴蓉.基于参数模糊变换的非均匀照度图像增强算法[J].微电子学与计算机.2019
[2].海洁.小波变换图像多聚焦模糊特征自动增强仿真[J].计算机仿真.2019
[3].张素杰,杨凯欣.基于数据挖掘叁维数字图像模糊增强系统设计[J].现代电子技术.2019
[4].姜庆伟,苏兴龙.一种基于模糊理论的阴霾天气图像增强改进算法[J].计算机与数字工程.2019
[5].邬才斌,王爱平,宗辉,林晓峰,王昕.基于小波变换和模糊隶属度的红外图像增强算法[J].电气自动化.2019
[6].刘成.警用模糊图像增强系统[D].中国人民公安大学.2019
[7].郭庆荣.基于非下采样剪切波变换和模糊对比度的数字图像增强算法的研究[D].新疆大学.2019
[8].江泽涛,何玉婷,张少钦.一种基于对比度增强和柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合算法[J].光子学报.2019
[9].韩涛,侯海啸.基于模糊理论的图像增强算法研究[J].计算机与数字工程.2019
[10].李杨,闫岩.结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强研究[J].计算机与数字工程.2019
论文知识图
