小波变换与形态学结合的图像增强算法

"基于小波变换和形态学的目标图像增强算法 (2014年) - 王瑞、徐武松、张波" 本文是一篇发表于2014年的工程技术论文，主要研究了目标图像增强算法，尤其适用于在复杂环境下的图像检测与识别。论文的作者包括王瑞、徐武松和张波，他们分别来自装甲兵工程学院控制工程系和驻559厂军事代表室。 文章的核心内容是提出了一种结合小波变换和数学形态学的图像增强方法，以解决在低对比度、强噪声干扰以及灰度集中的图像中进行目标检测的挑战。首先，他们利用小波变换对图像进行分析，分解出不同频率的分量，尤其是高频分量，这些高频分量通常包含图像的细节和边缘信息。接着，通过阈值算法对高频分量进行降噪处理，以去除不必要的噪声，同时尽可能保留图像的重要特征。最后，应用数学形态学的滤波技术，如膨胀和腐蚀操作，对图像进行交替处理，以增强目标区域并抑制背景干扰。 实验结果表明，这种结合小波变换和形态学的图像增强算法能有效提高图像的信噪比，显著增强目标的可见性，从而提高目标检测的准确性和可靠性。相较于传统的单一算法，该方法在性能上有明显优势，更适合于实际的图像处理应用，如军事、监控和医学成像等领域。 论文的关键词包括：目标检测、小波变换、形态学滤波和图像增强。根据提供的信息，该研究对于理解和改进目标检测技术，特别是在噪声环境中，具有重要的理论价值和实践意义。同时，它也提供了对小波理论和形态学在图像处理中联合应用的深入理解。