基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原

针对不同场景下获得的水下图像存在色偏、细节模糊和对比度低等问题,提出一种基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原方法。首先,建立双透射率水下成像模型,将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率;然后,利用红通道补偿算法对原图像进行预处理,并利用四叉树分级搜索、改进暗通道先验和无退化像素点方法分别估计背景光强度、后向散射分量透射率和直接分量透射率;最后,通过逆求解成像模型,并采用满足瑞利分布的直方图拉伸获得复原图像。实验结果表明,与其他水下图像复原方法相比,所提方法对在强干扰环境下采集的水下图像有着更强的颜色失真校正以及模糊信息增强的能力。     

基于优势特征图像融合的水下光学图像增强

针对水下光学图像颜色失真、非均匀光照、对比度低的问题,提出基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法.首先,提出改进的暗通道先验算法去除退化图像中的不均匀浑浊并均衡色彩;其次,对颜色校正图像分别使用基于加权分布的自适应伽玛校正算法和限制对比度自适应直方图均衡-同态滤波算法,增强颜色校正图像对比度并使其亮度均衡;最后,定义三幅融合图像即颜色校正图像、亮度均衡图像、对比度增强图像的关联权重图,通过多尺度融合算法获得融合图像.与单一预处理算法只能解决对应的退化现象相比,该算法对单幅退化图像进行多算法处理,得到三幅优势特征图像,通过不同权重的组合最大程度地将各优势特征相结合,得到的综合效果远超各单一算法优化效果,不再局限于解决颜色失真等单一问题.将本文算法与现有算法在主观评价和客观评价两方面进行实验对比,结果表明,该算法可以有效平衡水下图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像.     

基于成像自适应光学的水下成像系统研究

水中湍流是影响水下光学系统性能的重要的潜在因素。用波前检测的方法对水中湍流对激光束传输的影响进行实验研究,测量了实验条件下水中湍流产生的波前畸变的大小,对波前畸变进行了Zernike分析,还对波前补偿自适应系统在水下成像的应用进行了探索。结果表明:水中湍流引起的激光束波前的起伏降低了图像的分辨率,自适应光学系统在其校正范围内能有效地校正畸变,提高图像质量。     

基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾

针对雾线先验去雾算法存在的颜色过饱和现象、图像初始透射率估算不准确等问题,提出了一种基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾算法。为了解决初始透射率估算不准确带来的边缘细节信息丢失的问题,首先利用非局部总广义变分（TGV）正则化的方法估算初始透射率,并将二阶的非局部总广义变分（TGV）正则器来作为正则项,以确保对由图像颜色和深度之间的噪声和歧义引起的异常值具有鲁棒性。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化,从而实现对图像中纹理信息和边缘信息的保留。最后利用大气散射模型和多角度优化后的透射率复原出无雾的原始图像。实现结果表明,本文算法能够解决图像颜色过饱和与边缘处的细节纹理信息丢失的问题,且无色调偏移和光晕效应。在定性评估上,复原后的图像视觉效果好;在定量评估上,本文算法的去雾后图像的评价指标皆高于基于雾线先验算法。     

基于非平行系统的水下图像转化模型

针对水下三维重建成像时图像失真的问题,提出一种基于非平行双目视觉系统的转化条件和转化模型,将摄像机透过平面防水罩拍摄的水下图像转化为摄像机与目标间无水存在的一般空气图像.当摄像机焦点在水与空气分界面处时,水下图像和空气图像像素间存在一一对应关系,当摄像机焦点位于水面外时,该模型在物距远大于焦距及焦点沿z轴方向与折射面距离的情况下仍成立.实验利用特征点三维坐标重建验证模型的正确性,结果显示,利用本文方法重建的三维坐标和实际三维坐标相比,x、y、z轴方向的重建误差平均值分别为2.23%,1.51%,1.10%,表明该模型转化后的图像可采用空气中的图像处理方法,为空气中的三维重建方法应用于水下的探索提供理论依据.     

基于加权暗通道的图像去雾方法

传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于加权暗通道的图像去雾方法

传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于暗通道先验的无人机图像去雾算法研究

对于单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但该算法处理时间长,对储存资源与计算资源要求很高,很难应用于无人机图像去雾。在暗通道先验算法的基础上进行改进,提出了一种快速的去雾算法,首先通过优化滤波器直接获得高精度的透射率,避免了原算法后续的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对去雾图像偏暗、灰度分布偏离原始图像的情况,以原始图为参考,采用直方图规定化方法进行增强处理,提高了亮度,改善了去雾图像的视觉效果,与He算法相比,该算法不仅极大地降低了计算复杂度,速度提高了近5倍,而且保持了原始算法的去雾能力。     

基于实时双光路校正的分光测色仪优化设计

设计了一种基于实时双光路校准的分光测色仪结构,在现有双光路设计中加入校准光源对主光路和辅助光路进行实时双光路校准.构建算法对由温度变化引起的传感器响应效率变化进行修正,并设计实验在不同温度下对仪器采样稳定性进行评价.实验表明,采用了实时双光路校正仪器的工作温度从10℃变化至30℃后,测量数据稳定性标准偏差小于等于0.03,最大偏差小于等于0.04,相对于现有技术方案有显著改善.     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法

为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到介质传输率粗略估计,并通过引导滤波和双阈值判断方法对介质传输率中边缘和天空区域进行优化.最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像.与几种典型的图像去雾方法相比,该方法运算速度较快,能有效提高去雾图像的清新度,并获得较好的图像颜色.     

基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法

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.     

改进灰度世界颜色校正算法

讨论了灰度世界算法,提出了两种改进的灰度世界算法——基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法,从而避免了当给定图像仅有少量几种颜色或大块单一颜色时的冥法失效问题.通过对算法颜色校正结果进行主观(视觉上)评价,并对算法性能通过使用色差数据进行了客观评价.实验结果表明:改进算法对实际采集的图像和下载的图像都有较好的校正效果.     

雾天降质图像的快速复原

针对在雨雾霾天气条件下,大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低,细节模糊不清及颜色偏移,提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型,在暗通道先验的理论基础上,提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法,并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明,该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像,对于600×400大小的图像,其Matlab复原仿真时间仅为0.4 s,复原后的图像主观视觉质量明显提升,其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。     

基于非负矩阵分解和IHS颜色模型的偏振图像融合方法

针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足,提出了一种基于非负矩阵分解和IHS(Intensity Hue Saturation)颜色模型的图像融合方法.首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解,得到三幅特征基图像,这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息;然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后,分别映射到IHS颜色模型的三个颜色通道,最后变换到RGB颜色空间,得到融合后的图像.实验结果表明,该方法不仅具有较好的色彩表达能力,而且有效地突出了目标的细节信息,提高了图像的可判读性.     

基于非负矩阵分解和IHS颜色模型的偏振图像融合方法

针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足,提出了一种基于非负矩阵分解和IHS(Intensity Hue Saturation)颜色模型的图像融合方法.首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解,得到三幅特征基图像,这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息|然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后,分别映射到IHS颜色模型的三个颜色通道,最后变换到RGB颜色空间,得到融合后的图像.实验结果表明,该方法不仅具有较好的色彩表达能力,而且有效地突出了目标的细节信息,提高了图像的可判读性.     

编码光系统的颜色耦合与颜色失衡校正

为了减小编码光系统中的颜色耦合与颜色失衡的干扰,提高形状与颜色重建的准确度,建立了彩色编码光系统,并对其所采用的编解码方法、颜色重建的两个相关环节及颜色校正方法进行了研究。首先,给出了系统的彩色梯形相移强度比编解码法,分析了编解码过程中存在的RGB基色相互耦合现象,设计了应用Caspi模型硬件标定的颜色耦合校正方案;然后,给出了系统的逐点颜色重建法,分析了颜色重建过程中由表面曲率导致的颜色失衡现象,设计了利用表面几何信息校正颜色失衡的方案。实验结果表明：校正后单一绿色图像中的红色分量值约为校正前的1/10;单色表面色差约为0.1,趋近于人眼颜色分辨率,远低于校正前的0.4;重建的单色复杂被测表面颜色均匀、视觉效果良好,符合实际情况。提出的方法符合编码光系统抗干扰能力强的要求,有助于提高形状与颜色重建的准确度。     

彩色视觉装置的颜色校正对比实验研究

鉴于利用彩色视觉装置进行在线测量是颜色测量在工业应用发展的趋势,而光源的光谱分布和相机响应函数与人眼的光谱响应曲线的不一致会严重影响测量的精确性,在人工D65光源和LED阵列光源照明下,利用相同的工业相机获取校正图片,采用多项式回归方法在与设备无关空间sRGB和CIEL*a*b*空间进行校正。实验结果显示在校正前平均色差分别为27.68E和16.09E,人工D65光源照明下获取的图片色差较小,校正后不同光源下获取图片的色度趋于一致,分别为2.56E和2.39E。采用sRGB颜色空间,在校正精度、校正步骤、图片显示等方面都要优于CIEL*a*b*空间。以一幅拍摄的实际图片校正为例,显示了色度校正对彩色装置的重要性。     

基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像融合方法

为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果...     

用神经网络校正微型颜色传感器颜色特性的方法研究

采用光学积分原理设计的光电色度仪器,由于其结构简单、测量速度快、成本低等优点已被广泛地应用在产品的色度检验控制过程中。基于微型颜色传感器的颜色测量仪器也属于光电色度类仪器,由于它不能完全模拟标准色度观察者和标准光源,即不能完全满足卢瑟(Luther)条件,所以其测量值RGB与三刺激值XYZ并不相等,且存在非线性关系。讨论了采用BP神经网络进行微型颜色传感器颜色特性校正的方法,其优点是对仪器的匹配滤色片要求较低,只要在测量软件中增加训练好的校正网络程序,就可以获得准确的颜色三刺激值。