特征增强
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基于数学形态学的自适应图像去噪系统
该项目旨在利用数学形态学理论解决图像在采集与传输过程中产生的噪声污染问题。系统的核心在于运用形态学开运算和闭运算的组合，对图像进行非线性的平滑处理。为了解决固定结构元素难以适应图像局部特征变化的局限性，项目特别引入了自适应机制。该机制能够根据局部区域的灰度分布特性，自动选择最优的结构元素大小和形状，从而在滤除椒盐噪声、脉冲噪声的同时，有效克服常规滤波算法导致的边缘模糊现象。具体实现方法包括建立多尺度形态学滤波器，通过加权组合不同尺度的滤波结果来平衡去噪力度与细节保留。本方案不仅适用于工业零件的机器视觉检测 -
SAR图像多级滤噪与特征增强处理系统
本系统专注于解决合成孔径雷达（SAR）图像在成像过程中产生的乘性相干斑噪声问题，旨在通过数字图像处理算法提升图像的解译精度与视觉效果。SAR图像由于受相干斑点干扰，往往存在显著的颗粒感，导致边缘模糊和纹理丢失。本程序集成了经典的统计滤波器和现代空域重构技术，能够根据图像局部统计特性动态调整滤波权重。 -
元启发式算法驱动的复杂图像分割优化系统
本系统旨在利用前沿的元启发式优化算法解决复杂图像环境下的精确分割问题。其核心在于构建并应用一种新颖的适应度函数，该函数不仅整合了传统的类间方差（Otsu准则）和最小交叉熵，还特别引入了图像的局部空间相关性、区域灰度一致性以及边缘对比度增强特征，通过多约束条件的非线性映射，显著提升了在低对比度和高噪声干扰环境下的分割精度。 系统集成了多种主流元启发式算法框架，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、混合跳蛙算法（SFLA）以及蚁群算法（ACO），允许用户通过定义的新颖适应度函数进行全局最优阈值的自动化搜 -
基于SMQT算法的灰度图像增强系统
本项目实现了基于2005年国际图像处理会议（ICIP）发表的连续均值量化变换（Successive Mean Quantization Transform, SMQT）算法。该算法是一种先进的非线性图像增强技术，其核心原理是通过嵌套式二叉树结构对数据进行递归均值量化，从而有效地提取并强化信号的底层结构。相比于传统的直方图均衡化（Histogram Equalization）等增强手段，SMQT具有显著的优势：它能够保证增强后图像的直方图波形基本保持不变，有效解决了传统方法中常见的对比度过饱和或伪影现象。该
