导读:本文包含了灰度增强论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像增强,夜间图像,灰度变换,暗区域
灰度增强论文文献综述
华尉然,童强[1]（2019）在《基于暗区域分割的夜间灰度图像增强》一文中研究指出随着现代大量图像处理算法的发展,灰度图像常常被用作各种算法的预处理,而在夜间,灰度图像往往由于光线不足等原因导致图像亮度、清晰度低,场景中的事物轮廓不能很好地体现出来。为了提高夜间灰度图像的清晰度,提出了一种夜间灰度图像增强算法,先找出图像中的大量暗连通区域,对暗区域做忽略处理,对非暗区域实现伽马灰度变换。结果表明,该算法能得到较好的夜间图像增强效果,并能清晰表现出夜间场景中事物轮廓。(本文来源于《湖北师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王笛,沈涛,孙宾宾,崔晓荣[2]（2019）在《基于大气灰度因子的红外图像增强算法》一文中研究指出通过分析红外图像的成像特点,将图像的灰度空间来源分解为物体辐射以及大气辐射,并提出了大气灰度因子来表征由于大气辐射产生的灰度空间。为了改善图像质量,增强图像的视觉效果,通过建立基于大气灰度因子的灰度映射模型有效地消除了大气辐射造成的图像质量退化。针对增强图像出现的边缘比较粗糙的问题,本文以原始图像为引导,通过导向滤波对大气灰度因子进行修正。相较于传统的直方图均衡算法,本文的算法具有更强的适应性,能够在增强图像对比度的同时较好地保留边缘细节等信息,有利于进一步的红外目标检测等工作。(本文来源于《激光与红外》期刊2019年09期）
谌贻会[3]（2019）在《基于灰度补偿与多尺度Retinex算法的彩色图像增强方法研究》一文中研究指出对彩色图像进行增强可以改善图像的质量并获得更多的图像细节,以利于后续的图像分析。针对彩色图像增强的颜色保持特性,本文使用灰度补偿和多尺度Retinex算法相结合的方法,对待增强的彩色图像首先进行Retinex算法处理,然后对图像的红、绿、蓝叁种颜色分量分别进行直方图均衡化,并进行对比度调节,这样来获得经过增强之后的图像。实验结果说明,这种方法可以使得图像的局部细节更好地显示出来,具有较好的颜色保持性能。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年14期）
许珂,张勇,程敬亮,朱晨迪,汪卫建[4]（2019）在《MRI增强全域灰度直方图在鉴别儿童后颅窝肿瘤的应用》一文中研究指出目的:研究MRI增强全域灰度直方图分析对叁种常见的儿童后颅窝肿瘤(室管膜瘤、星形细胞瘤、髓母细胞瘤)的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析我院进行脑部MRI检查经并病理证实的76例儿童后颅窝肿瘤患者,其中室管膜细胞瘤25例,星形细胞瘤26例,髓母细胞瘤25例,分别在叁组MR增强矢状位图像上每一层肿瘤层面用Mazda软件勾画感兴趣区并进行灰度全域直方图分析,对获得的叁组直方图参数特征分别进行统计学分析,比较各参数的统计学意义。结果:通过灰度全域直方图分析得到的9个参数中,均值、变异度、偏度、第10百分位数、第50百分位数及第99百分位数这6个参数差异有统计学意义(P均<0.05),其余3个参数峰度、第1百分位数、第90百分位数在叁组间无显着性差异(P均>0.05)。结论:MRI全域灰度直方图分析可作为鉴别儿童常见的叁种后颅窝肿瘤的重要手段,第50百分位数与变异度具有较高诊断效能。(本文来源于《中国临床医学影像杂志》期刊2019年03期）
沈力,征锦,叶靖,朱庆强,徐圆[5]（2019）在《基于CT增强扫描图像的灰度直方图纹理分析评估胰腺癌分化程度》一文中研究指出目的探究CT增强图像灰度直方图纹理分析技术在术前评估胰腺癌恶性程度的可行性,评价灰度直方图参数和胰腺癌病理分级、分化程度的关系。方法回顾性分析扬州大学附属苏北人民医院术后病理证实的胰腺癌患者49例,其中高分化组27例,中-低分化组22例。选取2组肿瘤CT增强扫描静脉期横断位图像最大层面,采用Mazda软件勾画感兴趣区,并进行灰度直方图纹理分析,对高分化、中-低分化两组直方图特征参数进行统计分析。对有统计学意义的参数建立受试者工作特征曲线(receiver operating characterist,ROC),最终对各参数其诊断效能进行比较分析。此外,对差异有统计学意义的参数与高分化、中-低分化组别之间的相关性进行检测。结果采用灰度直方图分析提取的9个参数特征中,其中均值(Mean)、第1百分位数(Perc.01%)、第10百分位数(Perc.10%)、第50百分位数(Perc.50%)在高分化、中-低分化2组的差异有统计学意义(P<0.05),变异度(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、第90百分位数(Perc.90%)、第99百分位数(Perc.99%)在2组中差异无统计学意义(P>0.05)。采用Spearman相关性分析可知均值、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%与分化程度之间呈正相关(r值分别为0.04、0.29、0.32、0.33,P均<0.05)。评估胰腺癌恶性程度时,均值的诊断效能最高(AUC=0.695);当均值取值147.27时,其对应的敏感度和特异度分别为86.4%、44.4%;当Perc.01%取值117时,其对应的敏感度和特异度分别为95.5%、40.7%;当Perc.10%取值120时,其对应的敏感度和特异度分别为72.7%、63%;当Perc.50%取值146时,其对应的敏感度和特异度分别为86.4%、44.4%。结论 CT增强图像灰度直方图分析的特征参数在高分化、中-低分化胰腺癌之间存在差异,给术前评估胰腺癌恶性程度提供了新的方法。(本文来源于《中华消化病与影像杂志(电子版)》期刊2019年01期）
王卉欢,张肇慧,王红,陈滨[6]（2018）在《灰度变换增强法在MRI影像处理中的应用》一文中研究指出目的探讨对患者脑部MRI图像进行灰度转换,达到突出显示病变部位,辅助医生做出正确诊断。方法采用传统方法对图像进行处理,效果不明显,本研究提出了中位色值算法,将中位数设为可调整阈值,默认为123。分别将图像中的所有像素点的R、G、B值相加除以像素点总数,再分别与设定的阈值相加,得到中位色参数值,将中位色参数值的RGB相加除以3,将得到的数值定义为中位色值β,依据中位色值对图像所有像素点进行处理,得到了理想图像。结果实现了兴趣区域的显着化,取得了较好的结果。结论利用本研究提出的中位色值算法,可以实现突显兴趣区域的效果,从而明确MRI影像中小儿脑中央沟等重要区域的位置,便于医生进行手术前的病灶定位。(本文来源于《牡丹江医学院学报》期刊2018年06期）
郑婉蓉,谢凌云[7]（2018）在《基于语谱图灰度变换方法的语音增强》一文中研究指出0引言声音和图像分别是听觉和视觉两种模态接收的输入信息,在数字信号处理领域有着各自不同的处理方法。将图像的处理方法运用到声音上,这种跨模态处理方法为视听交互和融合的相关研究提供分析思路,激发新的数字信号处理方法。已经有不少研究将图像处理的特征用于声音信号的分类~([1-3])。本文则提出了一种基于语谱图图像处理的语(本文来源于《2018年全国声学大会论文集 J通信声学与音频信号处理(含声频工程)》期刊2018-11-10）
刘美,薛新松,刘广文,刘智,才华[8]（2018）在《对比度增强的彩色图像灰度化算法》一文中研究指出彩色图像的灰度化仍是当今数字图像处理的一个热点。在将彩色图像转换为灰度图的过程中,信息丢失是一个无法避免的难题。为进一步减少彩色图像灰度化过程中重要信息丢失的问题,给出了一种对比度增强的彩色图像灰度化改进算法。首先,在映射函数中增加了饱和度分量,使亮度或色调值接近但饱和度差异较大的像素灰度化后的灰度值差异更加明显;其次,有效保持了输入图像中灰度像素的特征。大量实验结果表明,算法效果优于传统灰度算法,能保存图像更多的细节对比度信息。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
任琦,程敬亮,马桢,张勇[9]（2018）在《MRI增强灰度直方图鉴别诊断胶质母细胞瘤、脑淋巴瘤和单发转移瘤》一文中研究指出目的探讨MRI增强灰度直方图鉴别诊断胶质母细胞瘤(GBM)、原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)和单发脑转移瘤(SMT)的价值。方法回顾性分析29例GBM(GBM组)、38例PCNSL(PCNSL组)和28例SMT(SMT组)患者的MRI资料。分析肿瘤增强全域灰度直方图分布参数均值、方差、偏度、峰度及第1、10、50、90、99百分位数(Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%、Perc.99%),比较3组间参数差异。结果除Perc.99%外,3组间均值、方差、偏度、峰度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%差异均具有统计学意义。GBM组与PCNSL组、GBM组与SMT组、PCNSL组与SMT组间偏度差异有统计学意义,其鉴别诊断GBM与PCNSL、GBM与SMT、PCNSL与SMT的曲线下面积分别为0.97、0.70和0.87(P均<0.05)。结论MRI增强肿瘤全域灰度直方图参数可作为鉴别GBM、PCNSL和SMT的辅助方法,以偏度鉴别GBM和PCNSL的效能最高。(本文来源于《中国介入影像与治疗学》期刊2018年10期）
刘强[10]（2018）在《基于Matlab GUI的医学灰度图像伪彩色增强判读系统》一文中研究指出针对医学图像中灰度图像病灶细节难以快速准确判断的缺点,伪彩色化处理可显着提高图像的视觉阅读性,满足医学专业判读需求。采用Matlab图形用户界面设计的灰度图像伪彩色增强判读系统,能够实时调节RGB叁色通道参数,实现X光片、CT等医学灰度图像伪彩色处理,实验证明余弦灰度变换函数能够取得较好效果。(本文来源于《山东工业技术》期刊2018年16期）
灰度增强论文开题报告
（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：
通过分析红外图像的成像特点,将图像的灰度空间来源分解为物体辐射以及大气辐射,并提出了大气灰度因子来表征由于大气辐射产生的灰度空间。为了改善图像质量,增强图像的视觉效果,通过建立基于大气灰度因子的灰度映射模型有效地消除了大气辐射造成的图像质量退化。针对增强图像出现的边缘比较粗糙的问题,本文以原始图像为引导,通过导向滤波对大气灰度因子进行修正。相较于传统的直方图均衡算法,本文的算法具有更强的适应性,能够在增强图像对比度的同时较好地保留边缘细节等信息,有利于进一步的红外目标检测等工作。
（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。
灰度增强论文参考文献
[1].华尉然,童强.基于暗区域分割的夜间灰度图像增强[J].湖北师范大学学报(自然科学版).2019
[2].王笛,沈涛,孙宾宾,崔晓荣.基于大气灰度因子的红外图像增强算法[J].激光与红外.2019
[3].谌贻会.基于灰度补偿与多尺度Retinex算法的彩色图像增强方法研究[J].电子技术与软件工程.2019
[4].许珂,张勇,程敬亮,朱晨迪,汪卫建.MRI增强全域灰度直方图在鉴别儿童后颅窝肿瘤的应用[J].中国临床医学影像杂志.2019
[5].沈力,征锦,叶靖,朱庆强,徐圆.基于CT增强扫描图像的灰度直方图纹理分析评估胰腺癌分化程度[J].中华消化病与影像杂志(电子版).2019
[6].王卉欢,张肇慧,王红,陈滨.灰度变换增强法在MRI影像处理中的应用[J].牡丹江医学院学报.2018
[7].郑婉蓉,谢凌云.基于语谱图灰度变换方法的语音增强[C].2018年全国声学大会论文集J通信声学与音频信号处理(含声频工程).2018
[8].刘美,薛新松,刘广文,刘智,才华.对比度增强的彩色图像灰度化算法[J].长春理工大学学报(自然科学版).2018
[9].任琦,程敬亮,马桢,张勇.MRI增强灰度直方图鉴别诊断胶质母细胞瘤、脑淋巴瘤和单发转移瘤[J].中国介入影像与治疗学.2018
[10].刘强.基于MatlabGUI的医学灰度图像伪彩色增强判读系统[J].山东工业技术.2018