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单幅图像的去雾新算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于单幅图像的去雾新算法.首先把图像归一化后从RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,对色调分量运用四叉树分割法进行分割图像;分割后图像的每一局部小方块可以认为具有相同的场景深度,从而可以对每一局部小方块估计出空气光.然后再对亮度分量运用雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.最后再对图像的饱和度分量进行校正,得到复原后的图像.该算法的主要优点是速度快,且不仅可以应用于彩色图像,也可以适用于灰度图像.通过该算法与其它几种算法的实验结果进行分析和比较,表明该算法能有效恢复出清晰图像. 相似文献
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针对图像去雾算法在景深突变处出现光晕现象和远景区域去雾不足的问题,提出了一种基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法.利用图像形态学梯度的特点,将形态学梯度图像与暗通道图像线性融合获取融合暗通道,构造自适应的高斯权重参数对融合的暗通道图像逐像素处理获取粗透射率,在使用L1正则化优化透射率,通过大气散射模型与修复的大气光值恢复无雾图像.仿真实验表明,本文算法可以较好地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,与几种典型的图像去雾算法客观对比,证实了本文算法的可行性. 相似文献
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针对现有偏振算法依赖于"天空区域"估计大气参数,从而受白色目标或高亮区域干扰的不足之处,提出了一种图像普适性多尺度偏振去雾方法.研究偏振差分图像四叉树空间索引和图像暗通道先验方法,突破估计模型参数利用天空的局限性,重建场景深度,结合大气散射模型复原低频无雾图像;同时针对目标复原过程中噪声遗留问题,研究软阈值去噪算法,结合低频信息重构的透射率,以梯度增强方式丰富纹理细节,最后小波重构出清晰图像.实验结果表明,该算法有效消除了估计大气参数受制于天空区域的局限性,抑制噪声的影响,复原的目标更加清晰,细节方面更为丰富,算法运行效率方面有较大提高. 相似文献
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为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几何组特征模型和L_1-正则化梯度对损失函数进行修正,并在判别器的最后一层引入Sigmoid函数用于特征映射,以便进行概率分析可归一化.利用合成数据集对损失函数进行训练,得到新的损失函数的参数,然后利用室外自然有雾图像数据集对训练得到的新的损失函数进行测试.实验结果表明:所提算法有效解决了去雾图像的颜色失真、过饱和、视觉伪像等问题,生成效果更好的去雾图像. 相似文献
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夜间有雾图像通常具有对比度低、光照不均匀、颜色偏移以及噪声较多等现象,这些退化现象使得夜间图像去雾具有极大的挑战性。针对夜间图像存在的退化问题,本文提出了一种能够在夜间图像中有效去雾并提高图像质量的方法。首先,将图像分解成光晕层和有雾层,并对有雾层进行颜色校正。其次,通过一种新提出的带有伽马变换的图像光源分割方法来分割光源,并设置分割阈值作为像素点属于光源区域的概率值。然后,将得到的概率值与最大反射先验相结合来估计光源和非光源区域的大气光值。最后,根据图像深度与亮度、饱和度以及梯度之间的关系建立线性模型,进一步估计透射率的值。实验得到的分割阈值为0.07,线性深度估计参数分别为1.026 7、-0.596 6、0.673 5、0.004 135。实验结果表明本文方法在夜间图像去雾、消除光晕、减少噪声,以及提高可视度方面取得良好的效果。 相似文献
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针对光学成像设备在雾天搜集到的图像存在的降质问题,提出了一种基于对偶学习的从源域到目标域转换的对偶去雾网络以实现图像去雾功能。网络首先采用对偶生成对抗网络直接学习有雾图像与无雾图像之间的双向映射关系,并将有雾到无雾图像的映射作为初步的去雾结果,随后采用预训练模型在特征空间计算去雾图像与真实无雾图像的特征向量,运用欧式距离作为损失函数最小化特征向量之间的距离,以保证去雾图像在特征层面与真实无雾图像接近。实验结果表明,对偶去雾网络得到的去雾结果具有较高的峰值信噪比和较低的色差值,并能够有效保留图像的结构信息。 相似文献
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针对雾天条件下成像设备采集到的图像目标主体不清晰,细节信息不明显,可辨识度低等问题,提出了一种基于光幕约束和分段调整的图像去雾算法.首先将大气光幕的基本不等条件映射至正方形及其内切圆平面模型中,得到约束后的初始大气光幕;然后利用饱和度逼近构造粗糙大气光幕,以模糊无用的边缘信息,并通过梯度约束求取边缘代价对初始大气光幕进... 相似文献
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针对非合作大目标的被动测距问题,介绍了一种基于单目图像序列和成像方向的测距系统,并进行了性能分析.这种测距系统的特点是无需初始距离导引,它对目标距离的估计借助于专门的定位方程,方程由目标特征线度、摄像机的空间坐标、目标在采样时刻对相机的方位角和俯仰角决定.其中,方位角和俯仰角通过光电经纬仪获得,摄像机的空间坐标通过GPS获得,目标特征线度通过相邻帧图像匹配得到.分析表明,该系统的性能主要取决于特征线度的准确度,其他测量误差如目标的方位角、俯仰角和摄像机的空间坐标对其影响较小.目标特征线度选取时,在相邻帧目标图像匹配点中,筛选出三个具有较大极限的尺度不变特征变换关键点,构造三角形及其外接圆,在外接圆上取经过三角形重心且平行或垂直于尺度不变特征变换主方向的弦线作为特征线度,这种特征线度对目标旋转不敏感.实验结果表明这种测距方法能够实现对非合作大目标的被动测距. 相似文献
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由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足,本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量,结合参量自适应的非线性函数调整亮度,依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明,本文算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩自然、不失真且运行速度快. 相似文献
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根据卫星干涉多光谱图像的成像特性,提出一种基于分类权值率失真优化截取和自适应编码深度控制的部分SPIHT光谱图像压缩算法.首先根据干涉区域类型和编码平面的重要性,对各棵零树各个编码过程赋予不同的重要性权值,然后采用部分SPIHT算法对每棵零树独立编码,编码时根据比特平面层中重要系数的统计概率自适应地进行3种编码模式的选择,同时依据重要性权值和深度控制因子自适应地控制每棵零树的编码深度,最后在编码深度内,根据不同干涉区域的零树对恢复光谱的失真贡献,采用分类权值率失真方法对码流进行优化截取,使码流分配与失真达成最优.实验结果表明,本算法比传统算法更好地保护了光谱信息. 相似文献
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气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-Mellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。 相似文献