模糊增强

摘要： 交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。

摘要： 为准确提取遥感图像边缘,研究一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,考虑到遥感图像中存在乘性噪声,该算法基于自适应滤波器的遥感图像去噪算法,通过自适应滤波器有效去除遥感图像中噪声点;对去噪后的遥感图像,再基于融合技术的遥感图像边缘检测算法,通过滑动窗口技术、模糊增强方法增强去噪后遥感图像边缘,采用模糊形态学算法检测遥感图像边缘。实验结果显示,所提算法去噪后的遥感图像信噪比、峰值信噪比较高,去噪效果极好;边缘检测结果与遥感图像实际边缘位置之间误差较小,检测精度较高,且遥感图像数量的增多,对该算法的检测速度不存在显著的负面影响。

摘要： 在CT图像采集过程中受到多种因素的影响,会使得图像边缘区域模糊程度加剧,因此,提出一种基于光照补偿的CT图像模糊增强方法。利用一组正交且光滑的基函数构成线性组合,定义为干扰因素的场效应,根据能量极小化函数获取最佳参数,滤除归一化处理后的场效应,得到补偿图像。设计光照补偿方法并将其融入模糊增强过程中,通过形态学处理获得锐化图像,完成模糊域转移,经平滑处理与双阈值策略识别出轮廓特征,同时实现补偿图像实现反模糊化处理,获取最终模糊增强图像。模拟实验结果表明,所提方法CT图像模糊增强优势显著,可以大幅度提升图像品质,使图像更加清晰、丰富,验证了该方法的有效性。

摘要： 运用模糊理论为图像增强技术开辟了一条新的途径,但Pal模糊增强算方法因模糊域反变换时出现无解像素而降低了图像增强效果的品质。针对Pal模糊增强算法的不足,该文设定了新的隶属度函数执行像素修正增强处理,并通过适应性调整阈值参数,避免模糊域出现反变换无解像素,从而建立了一种新的改进Pal模糊增强算法。实验结果表明,对指针式仪表图像来说,改进Pal算法的增强结果的信息熵更丰富、峰值信噪比更高、边缘细节特征更丰富且均方误差更低,效果明显比Pal算法好。

摘要： 多电源配电网空间负荷易出现过载现象,导致配电网规划稳定性降低,提出了一种考虑空间负荷布局的多电源配电网动态规划优化方法。根据多电源配电网的等效拓扑电路结构,进行多电源配电网动态规划约束参数分析处理。结合空间负荷均衡节点,根据线零模波速参数融合,均衡调度空间负荷。采取有功无功协调控制,进行传输时延和波阻抗等动态约束参数优化解析,实现多电源配电网动态规划优化设计。实验结果表明,考虑空间负荷布局的多电源配电网动态规划的输出参数稳态跟踪性能较好,输出偏差较小,规划用时更短,并降低了规划成本,提高了规划质量,实际应用效果更好。

摘要： 为实现对医学细胞图像的边缘检测,提出了一种基于优化模糊增强的顺序形态学边缘检测算法.首先利用优化模糊增强算法增强细胞图像边缘,优化算法采用二维直方图斜分法初步定位边缘区域并结合自适应隶属度阈值进行模糊增强.然后使用尺度为5或4个不同方向的结构元素,百分位(p,q)为(0,1/2)和(1/4,3/4)两种百分位对增强后的细胞图进行复合顺序形态学边缘检测,得到多张边缘子图,最后融合多幅子图,细化后得到最终的细胞边缘.对多幅细胞图像进行边缘检测试验,结果表明该算法在增强边缘的同时可消除部分边缘模糊和粘连,检测到的边缘连续、清晰、完整,效果明显优于canny算子、水平集c-v算法和一般形态学检测算法.

摘要： 经典的模糊增强算法在应用于医学图像时,由于在采集或者传输图像时,外部的干扰较多,图像较大几率会不够清晰,该算法的的控制参数是由手动调整控制的,效率和增强效果较差,无法达到最优.由于粒子群算法存在调整参数少,全局寻优的能力,本文将混沌粒子群算法和模糊增强算法结合,运用混沌粒子群算法对模糊增强的增强参数进行优化,仿真实验证实,对于优化后的混沌粒子群算法,可以使模糊的医学图像的清晰率提高95％以上,同时可以突出某些特征,有效地改善了医学图像的视觉效果.

摘要： 为实现对医学细胞图像的边缘检测,提出了一种基于优化模糊增强的顺序形态学边缘检测算法.首先利用优化模糊增强算法增强细胞图像边缘,优化算法采用二维直方图斜分法初步定位边缘区域并结合自适应隶属度阈值进行模糊增强.然后使用尺度为5或4个不同方向的结构元素,百分位(p,q)为(0,1/2)和(1/4,3/4)两种百分位对增强后的细胞图进行复合顺序形态学边缘检测,得到多张边缘子图,最后融合多幅子图,细化后得到最终的细胞边缘.对多幅细胞图像进行边缘检测试验,结果表明该算法在增强边缘的同时可消除部分边缘模糊和粘连,检测到的边缘连续、清晰、完整,效果明显优于canny算子、水平集c-v算法和一般形态学检测算法.

摘要： 针对水下有缆遥控机器人(Remote Operated Vehicle,ROV)作业环境复杂多变,基于传统模糊增强算法声呐图像处理中,低灰度值像素点丢失等一系列问题,本文提出一种基于ln函数的声呐图像模糊图像增强算法.以声呐扫描图像为研究对象,针对传统的中值滤波算法在对声呐图像去噪时所需时间过长的问题,研究了一种改进的中值滤波算法,使得声呐图像去噪处理速度更快.针对传统的模糊增强声呐图像处理算法中低灰度值像素点丢失的问题,提出一种基于ln函数的模糊图像增强算法.经实验验证,基于ln函数的模糊图像增强算法解决了低度值像素点丢失的问题.

摘要： 为解决矿井下复杂光照条件导致视频监控系统中的图像降质问题,提出基于自适应小波变换的煤矿降质图像模糊增强算法.首先,通过多尺度小波分解将矿井降质图像分解为低频子图和不同尺度的高频子图,采用贝叶斯估计的小波收缩阈值方法,自适应调整不同尺度下高频子图的小波阈值;其次,设计了引入自适应权值因子和自适应增强系数的自适应小波阈值函数,在保持了阈值函数连续性的同时也能够避免产生固定偏差,从而实现了对不同尺度下高频子图的收缩阈值滤波和非线性增强;接着,采用双边滤波算法估计并去除低频子图中的照度分量,并对处理后的低频子图和各尺度高频子图进行小波重构,获取增强后的小波重构图像;最后,采用改进的隶属度函数和模糊增强算子对小波重构图像的亮度分量进行调整,得到最终增强图像.采用主观视觉和客观评价指标对降质图像增强实验进行分析验证,实验结果表明:所述算法具有最优的图像增强效果,能够有效抑制图像噪声、增强图像细节特征、降低图像失真、改善降质图像视觉效果,且克服了传统图像增强算法在矿井复杂光照条件下的局限性,具有较强的鲁棒性.其综合性能指标较CLAHE,SSR,MSR,BF-DCP,DGR,MSWT 及PGCHE 七种算法,分别提高4.42％,4.95％,15.35％,196.60％,88.93％,10.52％和 12.10％.

摘要： 本文提出了一种用梯形函数取代传统模糊映射函数(如指数函数和正弦函数等)的机场目标模糊增强技术.使得模糊或虚化的边界变得更清晰.

摘要： 为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息，该语文提出了一种多层次模糊增强算法，并且给出了快速实现算法，该文把多层次模糊增强算法应用于图像边缘提取中，取得了优于单层次模糊增强的效果。

摘要： 为了提高低照度图像的质量,提出了在HSI色彩空间的图像增强新算法.首先将RGB图像转换到HSI色彩空间,然后分别针对饱和度分量S和亮度分量I进行不同的增强处理.对饱和度分量S提出分段指数变换进行增强,以使图像色彩更适合人眼视觉习惯;对亮度分量I,引进新的正交多小波V系统,先进行相应的V变换,分离出高、低频子带,接着对低频子带进行Retinex调整,以减轻光照因素对图像的影响,而对高频子带则使用改进的模糊增强算法来实现图像的去噪与增强.最后将处理后的S分量、1分量与H分量合成为清晰的彩色RGB图像.实验表明该算法可以明显改善低照度彩色图像的视觉效果,在客观评价指标上也有显著提高.

摘要： 磁共振图像细节丰富、灰度分布范围广,但容易受磁场均匀性差或者噪声等影响,使图像灰度分布不均匀或者出现模糊.模糊或者广义模糊增强算法都能从一定程度上增强图像,但存在着丢失信息的缺陷.本文利用多尺度小波分解的特点,结合模糊增强算法,提出一种改进的增强算法,实验证明,新算法既能增强图像,又能保持住细节,结果优于传统的模糊增强算法.

摘要： 将模糊数学与图象处理这两门迅速发展的新兴学科相结合.在分析模糊增强本质的基础上,将其运用于边缘检测技术,并与经典边缘检测方法做比较,以说明模糊边缘检测方法的优越性.

摘要： 根据图象的对比度特性，采用局部模糊算法实现对图象的模糊增强处理。实验表明，局部模糊算法较传统的增强方法可取得更好的边缘增强效果。

摘要： 本发明提出了一种基于增强深度TSK模糊分类器的癫痫脑电识别方法，在TSK模糊分类器(ED‑TSK‑FC)中，将原始脑电信号作为输入数据，通过一维卷积神经网络对癫痫脑电信号进行深度特征学习，通过逐层的神经表达可获得隐含层的深度特征与输出层潜在类别信息，并将深度特征和潜在类别信息合并为增强深度特征。此外，增强深度特征作为ED‑TSK‑FC模糊规则前件与后件部分的训练变量，在前件部分采用模糊聚类算法对增强深度特征空间进行模糊划分并获得相应的前件参数，后件部分则引入岭回归极限学习算法对参数进行学习。增强深度特征更加充分利用了1D‑CNN的有用信息，提高了ED‑TSK‑FC的分类性能。基于模糊规则的高可解释性，ED‑TSK‑FC对增强深度特征作出了良好的解释。

摘要： 本发明涉及一种基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法，包括：采集建筑能耗历史数据，构建建筑能耗预测数据集，对建筑能耗预测数据集进行预处理，并将处理后的数据集划分为训练集和预测集；对预处理后的数据集进行特征工程，利用多源融合特征方式选出最优特征子集和最优特征筛选个数；选择多个基模型，对基模型进行超参数优化，以组成Stacking框架的第一层，进而构建模糊差异性增强Stacking框架，利用构建的模糊差异性增强Stacking框架进行建筑能耗预测。与现有技术相比，本发明具有提高预测性能等优点。

摘要： 本发明涉及一种图像增强方法，具体涉及一种基于模糊理论的图像增强改进方法。该方法将Pal函数中的模糊因子看做是变量，同时以信息熵作为图像增强效果的评价函数。选择优化速度较快的最速下降法来优化该评价函数，以获得最优的模糊因子。由于信息熵与模糊因子并没有显性函数关系，所以这里采用数值计算的方法来进行优化。本发明在快速得到最佳的图像增强效果的同时，可有效避免人工选择模糊变量的繁琐尝试，提高图像处理的智能化水平。

摘要： 本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体一种基于动态权重机制和时空特征增强的视频去模糊方法。本发明方法包括：通过特征提取模块对模糊图像进行特征提取，得到图像特征：对提取的图像特征通过使用UNet结构进行时序上前向和后向的传播融合；通过构建空间特征增强模块，对经过传播融合后的图像特征进行增强；通过重建模块，对增强后的图像特征进行重建；对重建后的图像特征进行去模糊。实验结果表明，本发明可以动态的恢复视频中模糊严重的区域，纹理细节丰富的区域，以及物体边缘等高频部分，提高主观视觉效果。

摘要： 本发明提供一种低分辨率模糊图像增强方法，先利用卷积层提取低分辨率模糊图像特征，接着经过若干残差块组成的残差网络提取残差特征，使用两个转置卷积进行上采样后再次送入卷积层提取特征，在卷积层后连接用密集残差块组成的密集残差网络，用于丰富和恢复图像的细节信息，最终输出得到高分辨率的清晰图像，通过在损失函数中添加感知损失，增强了图像的真实性，具有较好的图像增强复原效果，对于后续可能的目标检测任务来说，本文算法可以极大地提升检测准确率与效率，具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明属于图像修复处理技术领域，涉及一种基于增强多尺度特征的车牌图像去模糊方法，将原始视频抽取图像序列后将图像序列分成多个间隔，每个间隔抽取一张图像组成图像子序列，然后将图像子序列中的图像输入训练好的模型，得到恢复的清晰图像，利用多尺度特征提取模块充分提取不同大小分辨率图像所包含的特征信息，同时使用跨阶段注意力机制和跨阶段特征融合方法，减少图像特征的损失，丰富图像的空间特征信息，而且针对多阶段式网络的结构，改进了能量损失函数，提升网络模型的整体训练效果，在重建清晰的车牌图像领域效果显著。

摘要： 本发明公开了一种融合多模糊算子的数字图像模糊增强方法。该方法分如下四个步骤：步骤一、确定图像的亮暗等级分四个等级；步骤二、对于等级一和等级二的图像，采用线性渡越函数进行变换，等级三和等级四采用分段非线性渡越函数进行变换；步骤三、模糊域上对不同亮暗等级选择不同的模糊算子进行模糊图像增强：对于等级一的图像采用多项式增强算子进行模糊域增强；对于等级二的图像，采用对数型增强算子进行模糊域增强；对于等级三和等级四的图像，采用分段渡越型增强算子进行模糊域增强；步骤四、反变换回空域，得到模糊增强后的空域图像并输出。本发明无论对于曝光不足或曝光过度的图像，均能取得很好的视觉效果。

摘要： 本发明公开了一种融合多模糊算子的数字图像模糊增强方法。该方法分如下四个步骤：步骤一，确定图像的亮暗等级分四个等级；步骤二，对于等级一和等级二的图像，采用线性渡越函数进行变换，等级三和等级四采用分段非线性渡越函数进行变换；步骤三，模糊域上对不同亮暗等级选择不同的模糊算子进行模糊图像增强：对于等级一的图像采用多项式增强算子进行模糊域增强；对于等级二的图像，采用对数型增强算子进行模糊域增强；对于等级三和等级四的图像，采用分段渡越型增强算子进行模糊域增强；步骤四，反变换回空域，得到模糊增强后的空域图像并输出。本发明无论对于曝光不足或曝光过度的图像，均能取得很好的视觉效果。

摘要： 本发明公开了一种低压台区拓扑信号模糊增强方法，涉及配电自动化系统领域，该方法将拓扑信号识别设备在同一频点不同时间段所获取到的特征电流信号集合，通过指定的变换函数转换到模糊集，并在模糊集中通过变换模型，突出其有效的信号强度值，弱化台区环境影响，转换模型利用模糊线性指数和熵指数来定量描述模糊增强的效果。其特征在于，利用模糊集合理论将信号强度值通过变换函数转换到模糊集合，利用模糊集合理论弱化不确定性环境的影响，并通过一定的量化指标调整和优化模糊集合转换模型，最终得到增强后的信号值，用于实现低压台区的拓扑梳理。

摘要： 本发明公开了一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法，包含对动能拦截器姿态动力学模型的建立；简化拦截器姿态动力学模型，得到面向控制的系统模型；未建模动态影响下，动能拦截器模糊增强抗干扰控制器的设计；动能拦截器控制架构的设计；最后，基于李雅普诺夫函数稳定性理论对所设计的模糊增强抗干扰控制器进行稳定性分析，从理论上证明了系统最终收敛有界，并利用MATLAB进行了仿真实例验证。