一种基于光照补偿的图像增强算法

 针对局部光照不均图像的增强问题,提出了一种新的基于光照补偿的图像增强方案.该算法将待增强图像分别乘以不同的照射系数来获得不同光照补偿后的多幅图像,利用限邻域经验模式分解(Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition,NLEMD)提取各光照补偿后图像的细节信息和照射分量,所有图像的细节信息叠加来增强纹理细节,照射分量用Retinex算法进行增强处理,最后重构出增强结果.实验表明,该增强方案可以对图像的细节有效地增强,同时有效地解决了光照补偿问题.     

一种对光照鲁棒的人脸图像预处理算法

分析了Retinex理论的本质意义,得出Retinex输出图像本质上是相对反射率,而相对反射率对光照不敏感,从而将其应用于光照情况复杂的人脸图像预处理.采用均值方差归一化的方法,对Retinex输出图像进行灰度值线性拉伸.实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别对光照的鲁棒性,尤其是非受控条件下得到的复杂光照人脸图像.     

单幅图像估计光照方向算法研究及其应用

描述了光照方向的重要意义及光线矛盾对鉴别图像真伪的作用,总结和分析了现有的针对单幅数字图像点光源情况下的光照方向估计的典型方法,着重对Pentland,Lee,Zheng,Yang算法和Farid算法进行深入研究,阐述了在算法实现过程中遇到的各种问题和应对手段,借助模拟生成图像、实际拍摄图像和数码合成图片的验证结果对5...     

基于光照补偿的产品包装外观图像自适应增强方法

当前消费者在选择具体的消费产品时,其更多是通过产品的包装外观图像,提高产品包装外观图像重要特征的增强效果,能够为产品营销活动开展产生重要影响,基于此提出基于光照补偿的产品包装外观图像增强方法.运用光照补偿技术,根据图像形成原理,调整图像亮度,针对调整亮度过程中,出现的图像雾化、模糊等问题,进行图像去雾处理,对去雾处理过...     

面向人脸识别的复杂光照下图像细节增强算法

为了提高在光照过度、不足或不均等复杂光照条件下的人脸识别率,提出一种复杂光照条件的人脸图像细节强化算法。首先采用对数和非线性变换对人脸图像动态范围进行压缩;然后利用反锐化掩模滤波算法消除图像模糊,增强人脸图像细节信息;最后采用Adaboost算法建立人脸分类器,并采用Yale B人脸图像数据进行仿真测试。仿真结果表明,该算法解决了复杂光照条件对人脸图像的不利影响,并进一步提高了人脸识别率。     

基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。     

基于DCT的图像运动补偿预测算法及其优化

数据压缩已成为当前多媒体技术发展的一个瓶颈问题，而对于影视图像压缩算法的研究，更是多媒体发展的重中之重。将要介绍的就是一种基于DCT的运动补偿算法及其相应的优化。其中也包括对一些重要概念，如ICT，DCT等的介绍。     

基于各向异性脉冲耦合神经网络模型的光照补偿

针对低照度非均匀光照图像,为了解决传统脉冲 耦合神经网络(PCNN)模型在光照补偿中出现的灰化现 象和阴影部分光照补偿不足的问题,提出了基于各向异性PCNN(anisotro pic-PCNN)模型的光照补偿 算法。首先,分析了图像的统计特性,进而根据PCNN模型神经元的点火特性,讨 论了连接权值矩阵W、M 的取值对自动波的波面阵和波的传播方向的影响;然后,基于Weickert的扩散 率函数,对连接权值矩阵W、M 重新赋值,设计了各向异性PCNN模型;最后,给出了各向异性PCNN模型 的输出与补偿后图像之间的简化非 线性映射函数。仿真结果表明,本文模型可以有效地进行图像的整体和局部动态范围的调整 ,使图像中阴影区域的细 节信息得到充分展现,消除传统PCNN模型引起的灰化现象。对低照度非均匀光照的图像的光 照补偿具有一定的普遍适用性。     

非均匀光照下的车牌图像分割算法

为了克服非均匀光照对车牌图像分割效果的影响,提出了一种新的光度补偿插值算法,将子图像的平均灰度值作为中心相对照度,并且利用插值算法得到子图像边缘照度,将非均匀光照的车牌图像转变成均匀光照图像,进而利用Otsu算法对均匀光照车牌图像进行分割。实验结果表明,该算法对非均匀光照图像分割精度高,运算速度快,具有更加理想的分割效果。     

航空相机扫描像移片上补偿技术

查打一体化是当前航空相机的一个主要发展方向,其中一项关键技术为扫描像移的动态、高精度补偿.基于面阵探测器的时间延迟积分(TDI)扫描像移补偿方式相比于光机式的像移补偿方式具有天然的优势,然而当前的面阵探测器TDI像移补偿精度是像素级的,进一步提高查打一体化相机分辨率遇到了瓶颈.针对于此本文首先介绍了查打一体化航空相机工作原理,然后针对帧转移CCD的特性建立了电荷行间转移的数学模型与电荷转移像移的调制传递函数模型,在此基础上提出了一种查打一体化航空相机扫描像移的片上补偿方法,采用该方法可将西相位面阵TDI CCD的像移补偿精度提高至1/2φ像元.最后搭建了实验平台并给出了二、三、四相位面阵TDI CCD电荷转移像移对遥感图像质量的影响,同时也证明了提出的方法能够显著提高图像质量.     

复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别方法

为改善复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别的效果,提出了小波变换与LBP的多姿状鲁棒性人脸识别方法.通过二维离散小波变换对人脸图像进行二级小波分解提取到低频特征信息分量,并以重构初始图像的方式实现降噪滤波处理,滤除低频光照分量后完成复杂光照补偿;继续分解复杂光照补偿后的图像,采用LBP算子对子图像的鲁棒性部分纹理特征进...     

图像通信中一种低照度彩色图像增强算法

针对低照度彩色图像细节模糊、亮度不高等问题,提出一种新的彩色图像增强算法。首先引入新传递函数改进传统同态滤波,然后,在RGB色彩空间上,分别对R、G、B分量用改进的同态滤波和对比度受限自适应直方图均衡（CLAHE）进行增强。接着,转换到HSV色彩空间,用非线性函数对亮度进行光照补偿,对饱和度进行1.5倍拉伸。最后恢复图像色彩信息。实验结果表明,新算法在保持图像细节的同时能够增强图像对比度,使图像清晰度更高。     

数字图像处理与识别系统的开发研究

信息技术的快速发展为各行业领域注入新鲜的活力.以当前数字图像处理技术、识别技术等为例,其本身以计算机技术为依托,能够完成信息传输、处理、存储等工作,应用范围极广.然而从现行计算机感知能力角度看,仍需将相关的理论与实践经验作为指导,如人脸识别、纸币识别等,要求做好图像处理与识别系统设计.本文将从数字图像处理、图像识别方法在人脸图像识别中的应用以及图像识别系统在识别残损纸币中的应用角度,对系统开发思路进行探析.     

基于全变分模型的多分辨率光照处理算法

针对人脸识别中的光照问题,本文提出一种多分辨率分层的快速处理算法.该算法建立在扩展的全变分模型的理论基础之上,具有模型简单,优化参数少等优点,并能有效的减少光晕现象.算法从快速性入手,首先将光照劣化图像进行多分辨率分层,在每一层上利用模型进行估计,从而得出整体的光照成分,然后恢复出入脸的反射系数图像,并以此作为光照不变量来进行识别.实验证明,通过多分辨率分层的方法,不仅能使系统在不同光照条件下的识别率得到提高,而且还能解决单独用TV(Total Variation)模型进行估计时处理速度较慢的缺点.     

相似图像块逼近的人脸超分重建残差补偿框架

为了提高人脸图像超分辨率重建算法中残差补偿步骤的效果,提出一种通用的基于内容相似图像块线性组合逼近的残差补偿框架,不经过搜索步骤,使用训练集人脸图像同一内容的图像块来进行运算。所提框架中的全局重建步骤,可以使用不同的重建方法。实验结果表明,在这种框架下的残差补偿方法,相比经典的邻域嵌入残差补偿方法,可以更好地恢复出初步重建的人脸图像细节信息。因为这是一种通用的残差补偿方法,从而可以推测凡使用邻域残差补偿的算法,均可借助本算法框架将重建结果进一步的提升。     

Multi-scale fusion residual encoder-decoder approach for low illumination image enhancement

The sensing light source of the line scan camera cannot be fully exposed in a low light environment due to the extremely small number of photons and high noise, which leads to a reduction in image quality. A multi-scale fusion residual encoder-decoder (FRED) was proposed to solve the problem. By directly learning the end-to-end mapping between light and dark images, FRED can enhance the image's brightness with the details and colors of the original image fully restored. A residual block (RB) was added to the network structure to increase feature diversity and speed up network training. Moreover, the addition of a dense context feature aggregation module (DCFAM) made up for the deficiency of spatial information in the deep network by aggregating the context's global multi-scale features. The experimental results show that the FRED is superior to most other algorithms in visual effect and quantitative evaluation of peak signa-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM). For the factor that FRED can restore the brightness of images while representing the edge and color of the image effectively, a satisfactory visual quality is obtained under the enhancement of low-light.     

光固化成形中的变补偿量扫描研究

在光固化成形中,对三维实体断面进行选择性的扫描固化,通常采用的是恒定的光斑补偿量,因此很难精确成形出实体的细微部分,从而影响制件精度.本文提出一种分区域变补偿量的扫描方法,首先将实体断面中的轮廓环分组,辨识出激光扫描轨迹在细微部出现自交,反向或互交的情况.然后分区域设定工艺参数从而改变不同区域的光斑补偿量,很好地提高了光固化成形中制件细微部分的成形精度.