基于小波变换融合技术的去雾方法

提出了一种基于小波变换的图像融合去雾方法,该方法的思想是对拍摄到的有稍微偏差的两幅有雾图像分别进行小波变换,将得到的高频信息采用极大值的选择规则进行融合,而得到的低频信息则采用基于边缘分量的方案进行融合,最后再根据小波逆变换得到最终的去雾图像.实验证明该方法能更好地提高各种雾天图像的清晰度.     

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。     

基于小波和分块同态滤波的变光照图像增强方法

为提高变光照情境下图像质量,针对部分图像存在亮度不均、对比度低的问题,提出了基于小波与分块同态滤波的图像特征增强算法.首先将图像从原始色彩空间转换为H SV空间,以图像亮度分量V作为增强对象;然后利用小波变换代替分块同态滤波中的传统傅里叶变换对亮度分量分解,并对小波分解的子图像进行分块后进行高通滤波处理,对滤波后的图像...     

一种基于MALLAT算法的图像去雾方法

文章针对户外雾天场景下采集到的图像中包含大面积浓雾,影响图像细节信息的提取等问题,提出了一种基于小波变换的图像去雾方法。首先将含雾图像转换为灰度图像,再使用二维离散小波变换对灰度图像进行一次分解,对分解后得到的低频子图使用灰度线性变换处理,对三个高频子图分别使用灰度非线性变换处理,最后将处理后的四个子图进行二维离散小波逆变换重构,得到目标图像。仿真实验表明,文章所提方法与其他增强函数处理相比,去雾效果较好。     

同态滤波器在水下图像对比度增强中的应用

由于受水下照明条件的限制，水下图像一般都有比较严重的由光照不均匀引起的图像降质，同态滤波可以有效地减少亮度不均匀，并对感兴趣的景物进行有效增强。首先使用基于照明反射模型的同态滤波方法，在简要介绍模型的原理、实现过程和特点的基础上，给出了适用的滤波模型和表达式，引入基于小波变换的同态滤波方法，采用高通滤波对小波变换域系数进行处理，在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强效果显著。     

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.     

一种暗通道先验结合小波变换的图像去雾优化算法

基于暗通道先验的去雾算法是最具有代表性的图像复原算法之一,但仅仅利用暗通道去雾的图像会产生一定程度的颜色失真。针对单幅图像暗通道先验算法造成的图像色彩失真问题,提出了一种基于小波变换的色阶补偿方法。将待去雾图像的低频通道和粗暗通道去雾后图像的高频通道添加合适的权重,之后通过小波变换将待去雾图像与粗暗通道处理过后得到的图像进行多次融合,从而基于原有图像的色阶对暗通道处理造成的颜色失真进行一定程度的补偿。采用信息熵为依据的客观计算机评价,将该算法与其他去雾算法进行比较。仿真结果表明,补偿过后的图像具有较好的观测效果,优于仅采用暗通道先验去雾算法的图像。     

基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法

为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题,提出了端到端的基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法.以MWCNN为去雾网络的主体框架,利用“SOS”增强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息,采用离散小波变换的像素-通道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留.此外,利用跨尺度聚合增强块补充小波...     

一种基于小波的图像去噪方法

利用小波变换的特点,对传统小波萎缩去噪方法进行改进,在不同分解尺度和方向上采用不同的阈值对图像进行去噪处理,取得较好效果.     

基于暗原色融合和维纳滤波的单幅图像去雾

针对在雾霾等恶劣天气下捕获的户外场景图像对比度降低、颜色失真等问题,对基于暗原色先验的去雾方法进行改进,应用小波变换将块暗原色和点暗原色进行融合后,得到新的透射率估计,并利用自适应维纳滤波细化透射率.同时提出了四分加权法重新估计大气光,使得大气光更具鲁棒性.实验结果表明,本文方法不仅能有效恢复清晰的无雾图像,而且能够大幅提升运行速度,便于实时应用.     

基于Matlab的同态滤波算法的研究

研究了基于FFT的同态滤波算法和基于WT的同态滤波法算法,并应用Matlab软件仿真实现了上述算法.仿真结果表明采用基于FFT的同态滤波后,图像整体的对比度提高了,但是局部对比度增强效果不理想;而采用基于WT的同态滤波算法后,有效地消除了光照不均带来的影响,特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强.     

基于clear-SSD的单点多盒飞机目标检测天气适用性

目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气,一旦出现雾霾,则必然影响检测效果。为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度,提高模型适用性。以飞机检测为例,提出一种基于影像处理的clear-SSD单点多盒目标检测模型。该模型在SSD检测算法前增加了影像处理算法,即先对待检测的遥感影像进行清晰化处理,再通过SSD检测算法提取影像中的飞机。比较不同清晰化算法对检测精度的提升效果,选择适用性最优的算法作为模型前端,备选清晰化算法包括暗通道、高斯同态滤波及线性同态滤波,研究表明,三种清晰化算法对精度均有改善,其中高斯同态滤波的适用性最优,平均检测精度达到0.9843,比原始SSD模型提高了0.043,因此,将高斯同态滤波作为clear-SSD模型的影像处理部分。     

改进的同态滤波方法校正磁共振图像中偏差场

为提高磁共振图像的均匀性并减小不同生理组织的灰度交叠，针对磁共振图像中存在的光滑、缓慢变化的乘性偏差场，提出了改进的同态滤波校正方法。该方法将同态滤波和B样条平滑相结合，首先采用高斯同态滤波器对污染图像滤波，得到初步估计的偏差场；然后从中选出感兴趣区域用B样条拟合出平滑的偏差场。该方法能快速、有效地校正偏差场，同时去除了滤波后产生的边缘伪迹。在有偏差场的人头模型图像和计算机仿真的MRI图像的校正中，均取得了满意的结果。     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

基于同态滤波的载波ESPI图像处理方法

在分析载波电子散斑干涉(ESPI)测量离面微小位移工作原理的基础上,提出了一种新的相关条纹图处理方法,这种方法将具有带通滤波效果的同态滤波技术和二次傅里叶变换技术相结合.实验表明,该方法不仅能有效滤除相关条纹图中的高频乘性噪声,而且能快速解调出离面位移和形变信息,适用于动态离面微小位移和形变的测量.     

红外视频监控图像增强算法的比较研究

提出基于Retinex理论的McCann99结合自适应直方图均衡化的算法,并与同态滤波、MSR及McCann99的算法进行了比较．红外视频监控图像的计算机处理实验结果显示该算法可以增强图像的亮度和对比度,有效改善图像质量．     

基于空域相关阈值滤波的雾气激光信号处理算法

针对雾气环境下微弱激光信号特征提取困难,在研究小波空域相关滤波算法基础上,提出了小波空域相关阈值滤波方法。阐述了小波空域相关阈值滤波的思想和原理,特别研究了滤波阈值选取的方法,比较了空域相关阈值滤波与空域相关滤波的滤波效果。结果表明对雾气环境下的激光信号,空域相关阈值滤波具有最好的滤波效果。在不同雾气浓度和不同信号信噪比情况下的实验结果表明,空域相关阈值滤波能够在保持激光回波信号特征的前提下有效地抑制大部分噪声,更适于雾气环境下微弱激光回波信号处理和特征提取。      

光照不均匀颗粒图像的校正方法

在颗粒图像的采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,这给后续的粒度分析和计数等操作带来困难。为了解决这一问题,本文在论述常用的各种校正算法特点的基础上,提出了基于同态滤波进行处理的方法。该算法通过对图像的频域空间进行处理,削弱了图像中的低频成分,适当增强了高频分量,降低了背景的光照不均匀对图像分析所造成的影响。实验证明,本文提出的方法简单有效,可以广泛应用到实际机器视觉系统中。     

基于改进同态滤波的医用X光图像增强算法

针对医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真的特点,提出一种基于改进同态滤波的X光图像增强算法.算法将X光图像特性及同态滤波方法在图像增强上的优势结合起来,构建基于医用X线图频域的同态滤波器,通过指定最大增频位置及最高增益系数2个控制参数实现同态滤波控制,在不削减低频信号的基础上适当放大中高频信号,保留X光图像暗区易丢失的灰度及细纹信息,同时突出重要的组织边缘及纹理特征.实验证明,该算法失真率低、操作简便且运行效率高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.