基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在含有浓雾、亮白、非均匀光照区域造成的图像失真的问题,提出了一种改进的自适应局部阈值分割和自适应参数优化相结合的去雾算法.首先根据暗通道先验理论运用局部阈值分割出亮白区域和非亮白区域,然后采用引导滤波将求取的原始透射率进行细化,并通过亮白区域与非亮白区域加权求取更加精准的大气光强,提高了大气光强的...     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

基于暗通道先验理论的图像去雾算法改进

提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法,该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾.模拟实验结果与多种评价性能参数的计算结果都表明,本文的改进算法不仅提高了去雾后图...     

基于暗通道边缘细化的图像快速去雾算法研究

指出了在雾霾天气下,镜头获得的户外图像必然会出现降质和退化等问题,暗通道先验算法能够很好地解决有雾图像复原的问题,但是其时效性较低.针对这些问题,提出了一种对暗通道图进行边缘细化修正的改进图像快速去雾算法.该算法对暗通道边缘进行细化,并对透射率进行适度修正,以加快透射率的细化过程并提高图像复原的性能.实验结果表明:所提算法在图像复原质量和速度上都有了较大的提升,具有一定的实用价值.     

结合暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

针对基于暗通道先验的单幅图像去雾算法对天空区域恢复效果不佳,且运行效率较低的问题,提出了一种快速有效的单幅图像去雾算法。该算法首先根据颜色衰减先验建立场景深度模型,基于场景深度模型估计透射率;再基于局部一致性和暗通道先验得到粗透射率;然后,利用图像融合的方法,将基于场景深度模型估计的透射率与粗透射率融合,实现天空区域透射率的修正;最后采用导向滤波细化的透射率复原图像;并对复原图像进行色调调整。实验结果表明,本文算法运行效率高,并且有效地提高了复原图像的清晰度、对比度。     

基于暗原色先验的图像去雾算法

为了减小大气退化现象对可见光成像系统的影响,提出一种优化和改进了的暗原色先验图像去雾算法。该算法从大气退化模型出发,通过自适应分块和中值滤波,得到细化的暗原色图像;利用自适应二维经验模式分解得到照度分量,进而采用低通滤波估计平滑的大气光图像;基于图像的稀疏先验知识,在softmatting下得到细化的大气传输函数图像;并对图像进行视觉色彩校正。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验结果表明了算法的有效性。     

基于小波变换的改进暗通道去雾算法

针对暗通道先验算法在景深较大处会出现颜色失真,且易受噪声干扰和运行时间久等问题,提出了一种基于多尺度小波变换的改进融合暗通道去雾方法。首先对有雾图像作二级小波分解,再对得到的高频分量利用软阈值去噪,对低频分量利用改进的自适应融合暗通道进行去雾。最后利用一个局部线性模型将高低频分量系数关联进行小波重构。实验结果表明,提出的算法具有较高的去雾效率,且能很好的提高去雾图像的质量。     

基于边缘检测暗通道先验的全变差图像去雾算法

为了恢复有雾图像中更多如边缘、结构等有价值的图像细节信息,文中引入带边缘检测的暗通道先验来估计初始场景深度,提出基于边缘增强的全变差图像去雾模型,证明该模型极小化问题解的存在性和唯一性。进一步,结合原始-对偶方法,设计该模型的快速数值求解算法,并给出了该算法的收敛性结果。最后,数值实验结果验证所提算法的可行性与有效性。     

基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

基于暗原色先验的低照度图像增强

低照度图像亮度低、对比度低、细节信息缺失,对后续处理造成不便。针对这种情况,提出一种基于改进的暗原色先验低照度图像增强算法。采用输入图像暗通道的最大值估计大气光值,并用输入图像暗通道替代用大气光值来归一化输入图像,以其暗通道估计透射率,提高了算法效率。对输入图像取反,得到一副类似雾化的图像,用暗原色先验去雾,将结果再次取反,得到增强图像。暗原色先验会放大图像噪声,引入导向滤波实现保边去噪。实验结果表明,算法能有效增强低照度图像,提高图像亮度、对比度和突出图像细节信息。     

TMS320C6201EVM板上实现的指纹识别算法

主要介绍了基于TMS320C6201 EVM评估板上设计与实现指纹识别算法的方法及过程,重点阐述了在DSP实现过程中所采用的优化策略及调试方法.实践证明,该方法具有很大的通用性和灵活性.     

基于TMS320C6701的图像匹配处理机的设计与实现

图像匹配处理技术是目标识别系统的重要组成部分，作者提出了采用以TMS320C6701DSP为核心处理器实现图像匹配处理的方案，给出了硬件框图和软件流程图，并分别进行了分析讨论，实验结果证明，该处理机完全可以实时进行图像匹配。     

视频图像采集平台的研制

提出了基于DSPCPLD的数字视频图像采集硬件平台的设计与实现方法.分析了系统设计时的各个关键技术环节.系统硬件平台主要由专用视频解码芯片SAA7113、CPLD以及TMS320VC5402 DSP等组成.实验结果表明,设计的平台能以最高25帧/S的速度采集动态图像,完全能满足实时视频处理的要求.     

实时图像采集与处理系统中DSP的软件优化技术研究

研究了基于TMS320C6713DSP的图像采集与处理系统中的DSP软件优化技术,提供了几种有效的针对TMS320C6713DSP的软件优化技术,利用这些方法对系统的软件进行优化,解决了视觉引导的切割机器人系统中对图像的采集与处理实时性差的问题,增强了整个系统的稳定性。     

TMS320C32与PC机通信

文章分析了TMS320C32与计算机通信的两种方式,根据其独特的硬件结构设计出了适合TMS320C32与计算机通信的电路与软件,得到了设计程序与硬件电路.经调试、仿真,证明其设计合理、语言简练.     

语音信号变速算法及其TMS320C5402实时实现

语音信号可表述成激励源和线性时变系统的冲激响应的卷积。若激励源是一白噪声信号,则声道发清音;若激励源是一准周期信号,则声道发浊音。在语音信号序列中影响语音表达速度的是浊音,它是基音,是由多次谐波构成的准周期信号。语音信号序列可以看成是基音周期经整数倍延时后叠加而成。插入部分基音周期使语音速度降低,删除部分基音周期能使语音速度提高。但是,插入或删除基音周期使语音信号的相位不连续,造成语音跳变,为此,采用交叠分帧的方法将语音信号划分成短时段序列。然后,求增或删后短时段序列相邻短时段之间的相关函数,进而求出相关函数极大值。按最大相关点实现相邻短时段之间的相位衔接,使其相位接近连续。此外,提出了一个TMS320C5402和AT89C51双处理机系统的硬件设计方案,将语音变速算法用TMS320C5402和人-机交互用单片机AT89C51实现。