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1.
目的 为解决低照度视频亮度和对比度低、噪声大等问题,提出一种将Retinex理论和暗通道先验理论相结合的低照度视频快速增强算法。方法 鉴于增强视频时会放大噪声,在增强之前先对视频进行去噪处理,之后结合引导滤波和中值滤波的优势提出综合去噪算法,并将其应用于YCbCr空间。其次提取亮度分量来估计亮度传播图,利用大气模型复原低照度视频。最后综合考虑帧间处理技术,加入场景检测、边缘补偿和帧间补偿。结果 为了验证本文算法的实际效果和有效性,对低照度视频进行增强实验并将本文算法与Retinex增强算法、去雾技术增强算法进行了比较,本文算法有效地提高了低照度视频的亮度和对比度,减小了噪声,增强了视频的细节信息并减轻了视频闪烁现象,从而改善了视频质量。算法处理速率有着非常明显的优势,相比文中其他两种算法的速率提升了将近十倍。结论 本文算法保持了帧间运动的连续性,在保证增强效果的同时提升了处理速率,对细节和边缘轮廓部分的处理非常精细,具有目前同类算法所不能达到的优良效果,适用于视频监控、目标跟踪、智能交通等众多领域,可实现视频的实时增强。  相似文献   
2.
目的 针对暗原色先验去雾算法出现的边缘残雾、天空色彩失真以及速度较慢问题,提出一种快速有效的图像去雾算法。方法 舍弃传统分块的思想,采用逐像素处理的方法估计透射率,并对估计值过低的透射率进行适当的增强。大气光采用效率更高的四叉树算法来求解。结果 有效地解决了边缘残雾和天空色彩失真问题,相比其他算法,去雾后的视觉效果有所提升。透射率和大气光的求解速度都得到一定程度的提高,去雾速度是暗原色先验去雾算法的近4倍。结论 实验结果表明,本文算法在保证良好去雾效果的前提下能大幅提升去雾的效率,节省去雾所花费的时间。对于大部分有雾图像,本文算法都能够达到较好的去雾效果,但在处理具有较大景深的图像时,远景部分的去雾效果欠佳。鉴于速度上的优势,本文算法适用于对实时性要求比较高的去雾场合。  相似文献   
3.
抑郁症以显著而持久的心境低落为主要临床特征,是心境障碍的主要类型,严重影响人们的日常生活和工作。研究人员发现,抑郁症患者与正常人在言语方面存在明显差别。提出一种基于卷积神经网络和长短时期记忆网络的音频抑郁回归模型(DR AudioNet)。从特征设计和网络架构两方面进行研究,提出多尺度的音频差分归一化(MADN)特征提取算法。MADN特征描述了非个性化讲话的特性,并根据音频段前后相邻两段的MADN特征设计基于DR AudioNet优化的两个网络模型。实验结果表明,该方法能够有效地识别抑郁程度。  相似文献   
4.
目的 在现阶段采用计算机模拟绘制真实铅笔画往往不能够逼近真实效果,主要原因之一是没有考虑到真实铅笔画中的色调较灰度图像有着更明显的暗灰亮层次变化的特性,基于这一问题提出一种新的铅笔画自动生成算法。方法 一方面在外轮廓提取中采取了LAB空间色差图与纹理图结合的方法,取代了传统基于梯度图的方法;另一方面保留了纹理色调连续变化的特点,且为了体现色调的分层效果提出了反正切色调分化模型,其核心思想是基于图像暗灰亮图层的像素比例来自适应地调整像素灰度值以达到色调分层的目的。结果 本文算法能够避开噪点的影响更好地展示细节,同时解决了直接分层结果中色调变化突然的缺陷,实现了亮度分层与色调连续变化的结合。结论 新算法在最终效果上较其他算法的优势体现在两方面,一是轮廓线的连续性更好,对比度更强,其次是纹理的效果能够同时兼顾连续性和分层,这是其他算法做不到的,本文算法适用于所有不同分辨率的彩色或灰度图像,且分辨率越高效果越好。  相似文献   
5.
卷积特征可有效解决复杂场景下的跟踪漂移问题,但特征提取耗时较长;传统手工算法跟踪速度快,然而精度有待提高。基于此,提出自适应双路间隔调控算法。针对目标尺度变化问题,使用多尺度特征训练跟踪器并依据质量评估自适应融合结果,为减少计算开销采用主成分分析降维;算法实时评估目标运动状态,在手工主线算法基础上间隔性地调用深度算法,在保证跟踪精度的同时尽可能地减少时间消耗。实验表明该算法实现了特征优势互补,精度可达0.91,GPU速度17.5 FPS。  相似文献   
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