一种改进的雾天图像质量增强算法

暗原色先验去雾和增强算法在处理大范围天空区域时,容易出现颜色异常失真的现象,因此提出一种相应的改进算法.首先,根据天空的特征设定阈值进行区域分割,然后减弱天空的去雾处理,从而基本维持原始自然的视觉效果;接着,通过联合双边滤波对传输函数进行优化,克服了采用软抠图算法的高复杂度;最后,结合最大值与平均值加权对大气光的计算方...     

基于暗原色先验的Retinex去雾算法

针对雾天图像去雾问题,提出了一种基于暗通道先验理论的Retinex算法。首先利用引导滤波估计图像透射率优化暗通道先验算法,获取初步去雾图像并对去雾图像进行空间转换;在转换后的HIS空间中建立高斯尺度参数与透射率的指数关系,重新构造高斯滤波核并根据MSR算法对近处景物做大尺度变换以增强颜色保真性,对远处景物做小尺度变换以增强图像细节显示,实现根据景深大小完成自适应MSR算法以优化图像亮度分量I;对饱和度分量S进行自适应线性拉伸以优化图像色彩,最后由HIS空间重新转换为RGB空间得到最终增强图像。实验表明:与几种典型的图像去雾算法相比,经基于暗通道先验理论的Retinex算法处理后的图像清晰度和对比度提升明显,同时获得很好的图像色彩层次感。     

暗原色先验图像去雾改进算法

针对含雾图像的去雾增强问题,提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法,该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时,会降低图像的去雾效果。首先,在含雾图像中暗原色去雾统一框架中引入环境光调节容差参数,在去雾过程中引入背景因素变化。其次,通过修正参数重新推导出准确透射率函数,并讲其应用于更新的去雾方程。最后,结合对含雾图像一本的统计,获取去雾算法的最优调节参数,该参数可以较好地适应大气环境的影响,在背景变化时可以实现对去雾效果的自适应处理。实验表明,算法可以在去雾过程结合环境背景因素的变化,在天空前景交界处能够明显改进图像去雾的效果。     

雾天模糊图像的清晰化方法

为改善雾天拍摄图像的清晰度,提出一种实用的图像去雾方法。先利用暗原色先验算法去除图像雾干扰,再运用插值抠图算法进一步改善图像去雾效果,最后利用图像的区间值信息对其进行放大,以便获得满意的视觉效果。实验结果表明,该去雾方法不仅可直接估计雾的浓度,并且可得到去雾后的高清晰图像。     

车牌图像自动识别系统预处理算法研究

车牌预处理是汽车牌照自动识别系统中的一个重要的环节,预处理的好坏直接影响到后面的识别结果.在开发一套实用的自动车牌识别项目的过程中,分析研究了车牌预处理的各个环节,对其中关键算法———倾斜校正算法、二值化算法、字符分割算法做了详细的研究.在大量试验的基础上,提出了一种基于区域滤波的预处理算法和一种改进的车牌倾斜校正算法,并用于工程实际中,取得了良好的效果.     

基于天空区域分割的输电通道图像暗原色去雾方法

输电通道的实时监测系统会受到恶劣天气情况的影响,尤其是北方冬季有雾天气较频繁,因此,去雾处理是实时监测系统的重要预处理环节.针对图片中存在大量天空区域或白色物体会导致原方法失效的问题,在暗原色先验方法的基础上开展研究,提出了基于天空区域分割的改进方法,获取了优化后的大气光值和透射率值,从而实现了有雾天气下的有效监测.经...     

基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾研究

针对雾天环境中成像设备拍摄的景物容易出现图像模糊、目标丢失、成像质量差等而引起图像识别率下降的问题,提出一种基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾方法,解决使用暗原色先验理论技术进行图像去雾而导致的天空区域出现晕圈和失真的现象.对图像进行预处理后,将图像划分为天空区域和非天空区域,用灰度直方图估计环境光,利用已知条件对非天空区域的透射率进行合理约束,通过自适应增加天空区域透射率的方法,避免天空区域出现严重的颜色失真现象,合并之后对这两部分的透射率进行滤波细化.结果表明:对于含有天空区域的雾天图像,使用本文算法去雾后的图像轮廓和细节上都有较大改进,能够达到去雾目的.这对于提高成像设备在雾天环境中的工作效率具有重要意义.     

一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。     

基于物理模型的自适应快速单幅图像去雾方法

为提高雾天条件下降质图像的清晰度和色彩保真度,提出一种基于物理模型的自适应快速去雾方法。该方法求取暗原色的窗口选择为最小,并根据暗原色粗估计透过率,采用改进的增加补偿函数的双边滤波做优化,且对双边滤波中敏感的参数作自适应估计,最后通过物理模型恢复图像。实验结果表明,对于单幅图像在确保去雾效果的前提下,降低了算法的复杂度,且没有光晕效应。     

汽车牌照图像的预处理研究

讨论了平滑和二值化方法，提出了一种改进的适合汽车牌照图像自身特点的去噪及二值化方法，该方法将平滑和二值化结合起来，对螺丝钉、大污点、牌照边框、字符分割不当等引起的噪声非常有效，为正确的特征抽取提供了保证。     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

一种新的汽车牌照字符切分算法

充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念．并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法．该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分．实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性．     

基于流形学习的车牌图像超分辨率算法

为了解决视频监控系统中车牌图像分辨率较低、车牌字符难以辨识的问题,提出一种基于流形学习的车牌图像超分辨率重建算法。首先学习训练样本库中高、低分辨率图像之间的映射关系,然后利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法提取图像特征,并利用流形学习中的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对特征向量进行参数建模,最后通过特征映射关系获得高分辨率图像。实验表明,该方法对监控系统中的低分辨率车牌图像具有较好的超分辨率复原效果,不仅提高了字符的可读性,而且具有更高的峰值信噪比。     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究

分析BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。提高了车牌字符识别的正确率。     

不均匀光照下车牌图像二值化研究

不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的一个难题,汽车牌照自动识别系统工作在复杂的光照环境下,经常会出现车牌光照不均的现象,给图像二值化带来困难.为此,提出一种解决办法,首先使用同态滤波去掉车牌图像的不均匀光照的影响,然后使用改进的Bernsen算法对车牌图像进行二值化.实验表明,使用该算法能有效地克服不均匀光照的影响,二值化效果良好,车牌识别率得到显著的提高.     

基于小波矩的车牌字符识别研究

牌照字符识别是车牌识别系统中关键的一步,而字符识别的关键在于有效特征的选取.小波矩是小波多尺度分析与矩相结合的新的视觉不变量,图像的小波矩特征能很好地反映图像的局部和全局特征,并且具有较强的抗干扰能力.但不同的小波矩离散化方法在性能上有很大的差异.在分析小波矩和矩快速算法的基础上,引入了一种新的小波矩离散化算法用于车牌字符识别系统,以车牌字符图像的小波矩作为特征量,结合改进的BP神经网络实现了车牌字符的识别,获得了很好的识别效果.     

汽车牌照快速搜索算法研究

对汽车牌照自动识别技术中牌照快速搜索问题进行研究，采用水平隔点垂直隔行的数据压缩方法。以解决图像处理数据量大，实时性差的瓶颈问题；利用一种增强差分算子，以解决纹理特征提取问题，推导出一种递推公式，以实现快速窗口搜索。