一种改进的海上目标高效去雾算法

为提高船舶在雾天航行的安全性,将图像去雾算法应用于船舶实际营运中。建立雾天退化物理模型,采用暗黑通道先验知识初步估计海上图像的透射率,利用引导图像滤波对初步估计的透射率进行细化。针对海上图像大面积天空的特点,对全局大气光的估计进行改进,最后,根据雾天成像的物理模型恢复出无雾图像。采用 Mat-Lab2012平台对实船采集的有雾图像进行去雾,去雾后图像色彩失真度较小,海上目标能够得到清晰的恢复,且去雾所用时间短,说明该算法可应用于雾天船舶航行。     

基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾

为了解决基于暗通道先验的图像去雾算法运行效率低下的问题以及天空等明亮灰白区域去雾后的色彩失真问题,提出一种基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法。首先根据暗通道先验规律,得到粗略的透射率图和大气光估计值;然后用边缘保持滤波算法对粗略透射率滤波得到细节平滑、轮廓清晰的精细透射率图;再用阈值法对灰白明亮区域的透射率修正,之后用边缘保持滤波算法对修正后的透射率进行平滑,得到最终的透射率图。根据估计的大气光和透射率,利用大气散射模型即可恢复出无雾图像。经测试,该算法不仅具有很高的运行效率,而且对各种类型的薄雾图像都有较好的去雾效果。客观评测也表明,该算法在对比度增强程度、色调还原程度、结构信息复原程度方面的综合指标都优于其他算法。另外,所提算法还能够实现图像处理器(GPU)像素级的并行运算,对于分辨率为1 280像素×1 024像素的彩色图像,用型号为NVIDIA GeForce 9 800GT的GPU处理,速度可达10帧/s。     

改进的基于均值滤波的单幅图像去雾算法研究

雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度问题,传统的去雾算法时间复杂度高、速度慢,无法应用于实时图像处理。为此,结合大气光特性提出一种改进的基于均值滤波的单幅图像复原方法。该方法以大气散射模型为基础,首先利用均值滤波得到准确的大气耗散函数;引入直方图修正机制下的自适应保护因子,更正明亮区域的大气散射函数;大气光采用效率更高的四叉树算法求解;最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,从而得到一幅清晰的无雾图像。仿真实验结果表明:该算法的场景适应能力强,复原图像色彩感丰富。与经典的去雾算法相比,该算法在保证去雾效果的同时,克服了导向滤波算法时间复杂度高、速度慢的缺陷。     

一种面向城市道路的视觉图像去雾方法

针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了大气光的估计;其次,利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图,并估算了对应的投射图像;再次,制定了大气光计算策略,并优化了去雾系数;最后,利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声,进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明,所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升,拥有更好的细节恢复能力和处理性能,更有利于交通信息的提取。     

基于散射模型的雾天图像快速复原算法

基于暗原色先验的图像去雾算法能够较好地复原雾天图像,复原的结果清晰自然,但原始算法存在计算复杂度高?大气光估计不够准确?天空区域易出 现失真以及无法处理偏色雾霾等缺点?从以上4个问题出发,以大气散射模型为基础,提出了新的估计透射率与大气光的方法?利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,以消除偏色雾霾的影响,利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像的大气透射图,通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的面积自适应地修正该区域的透射率,将其代入复原模型得到去雾图像?实验证明,该算法能够较好地克服原始算法的缺点,在降低算法复杂度的同时起到良好的复原效果?     

结合天空区域检测的图像去雾算法研究与实现

针对雾霾条件下拍摄的户外图像,常规去雾后天空区域常常出现的失真问题,提出了一种结合天空区域检测的图像去雾算法;算法先根据暗通道理论估计出大气光强度,使用双边滤波器得到大气光幕,求得透射率图,再结合天空区域检测的结果对透射率进行修正,最后代入雾天成像模型得到复原的图像;实验结果表明:结合天空区域检测的图像去雾算法可以有效地检测出图像中是否存在天空区域,针对检测结果修正的透视率,能够使修复后有天空区域的图像看起来更加自然平滑,没有明显失真,不存在天空区域的图像,图像对比度大大提升,在景深较大的区域恢复出更多的细节;算法对各类图像均可取得较为理想的去雾效果。     

基于滤波的单幅图像去雾方法

基于Tarel方法提出一种新的基于滤波的单幅图像去雾方法. 先利用双边滤波求出初始的大气散射光, 较好地保持了边缘平滑纹理; 再利用自适应中值滤波器进一步求得边缘清晰、 纹理平滑、 景深信息真实的大气散射光; 然后基于分层搜索的四叉树分解方法求得大气光; 最后, 依据雾天退化模型得到复原的图像. 与经典去雾算法对比结果表明, 使用该方法复原的图像更接近真实图像, 特别对于纹理较丰富的区域和远景区域去雾效果更明显.     

基于暗通道先验的快速图像去雾

为提高雾天降质图像的清晰度,基于暗通道先验提出单幅图像去雾的快速算法;其主要思想是摒弃复杂的软抠像方法,通过引入多分辨率处理,并结合最小滤波和联合双边滤波,对利用暗通道先验估计得到的透射图进行细化处理。针对天空区域暗通道先验失效引起色偏的问题,结合天空的特征先验和概率分布特征,识别出图像中的天空部分;并依据天空亮度来自适应调整透射率下限值。仿真表明:在保持良好去雾能力的同时,极大地降低了计算复杂度,满足一般工程的实时性要求。     

机场跑道图像去雾增强技术研究

随着计算机视觉的发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向.在雾、霾等恶劣天气下采集的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,其图像对比度低,物体特征难以辨认,此类图像不仅视觉效果差、图像观赏性低、后期处理的难度加大,更甚者在特殊场景下,会带来一些安全隐患.因此,图像去雾增强就显得尤为重要.本研究基于机场跑道雾天环境,对引入一定噪声的引导滤波算法进行改进,实现图像去雾增强.实验结果表明,改进后的引导滤波无论是增强效果还是处理速度都有明显优势.     

一种改进的雾化图像快速复原算法

基于暗通道理论,提出一种改进的单幅图像去雾算法,对雾化图像快速去雾.改进算法采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法,计算边缘细致清晰的暗通道,根据雾天成像的物理模型估算透射图.与传统算法相比,估算出的透射图细致清晰,无需优化,克服了传统算法用大量时间优化透射图的缺点,大幅降低了算法的复杂度.试验结果表明,该算法可以实现对单幅图像的高质量快速去雾.     

维纳滤波图像复原技术的研究与改进

图像复原是图像处理中的一个重要问题。对于改善图像质量具有重要的意义。已在实际应用中被证明是有效的重要的图像复原技术有很多,而维纳滤波法提供了一种在有噪声情况下导出反卷积传递函数的最优方法,它是频率域最常用的一种恢复方法。详细研究讨论了对维纳滤波算法的变通与改进,并针对维纳滤波方法恢复运动模糊加噪图像时出现的边界模糊或振铃效应提出了一种改进算法,很好地复原出了图像的重要信息,并具有令人满意的视觉效果。     

含有非理想运放SC滤波网络的计算机辅助分析

基于一种新的分析方法,本文导出了一种快速算法,实现了含非理想运算放大器的有源 SC 滤波网络的计算机辅助分析,给出了实例及结果.     

物体面内位移测量中的两次傅立叶变换法

两次傅立叶变换法是一种利用两次快速傅立叶变换及频率域滤波进行相关运算以提取物体变形信息的算法.通过采取快速傅立叶变换以及优化滤波减弱了图像噪声对相关波峰的影响,能快速、准确、实时的对相关点进行定位.     

一种基于深度信息的图像雾效模拟算法

在已知的图像场景深度信息和大气散射模型的基础上,提出了一种基于深度的图像雾效模拟算法。算法引入了最大能见度概念,通过场景深度与雾透射率之间的比例关系将深度图直接转化为透射率图,使用引导滤波对透射率进行优化,最终通过大气散射模型生成雾效模拟图像。实验表明,算法所生成的雾效场景符合空间透射原则,在不同的能见度和大气光结合的条件下可获得变化丰富的有雾效果,具有较强的真实感。     

X射线头影图象的自适应卡尔曼滤波方法研究

以口腔医学中Ｘ射线头影图象为背景，提出了一种基于输出相关法的有色噪声卡尔曼滤波方法，用来解决图象中有色观测噪声的滤波问题。该方法不增加滤波器的维数，而是改变系统的观测方程，使等效观测方程的测量噪声变为白噪声，再利用卡尔曼滤波方法进行滤波，大大降低了计算的复杂性。而且该方法不需要事先知道观测噪声的方差，从而弥补了传统卡尔曼滤波方法的不足，更加符合实际情况的需要。实验表明，用该方法对Ｘ射线头影图象进行处理后，可使图象的质量得到明显的改善。     

图片型垃圾邮件过滤分析系统设计和实现

从垃圾邮件图片的基本特性入手,选取图片的简单属性作为过滤特征对图片型垃圾邮件进行过滤.同时提出边缘灰度点比特征来提高过滤效率,该特征反映了图片中文字信息量的大小;其次,针对特征区间划分的问题,采用K均值实现特征区间的动态划分,得到粗糙特征区间(RFI)和提纯特征区间(PFI);最后,针对PFI提出一套快速判分的过滤机制,同时针对RFI提出一套基于SVM的过滤机制,该过滤机制的准确度可以达到98.396 6%.模型中选取的特征只需一次扫描就可以完成提取,满足了过滤系统时效性上的需求.     

边缘保持递归去噪算法及在图象处理中的应用

为了在图象处理时，既可以有效地去除噪声，又不会太多地破坏边缘，在一维卡尔曼滤波器的基础上，通过加入噪声图象边缘的结构信息，导出了一种简单的、可快速计算的边缘保持递归去噪算法。算法的主要思想是将与边缘大小和位置有关的信息从噪声图象中提取出来并将这些信息作为卡尔曼滤波器的控制输入，采用这种方法可以有效地降低图象边缘破坏的程度。对包含边缘信息和不含边缘信息的Ｘ线头影图象进行了处理，实验结果表明，加入边缘信息的卡尔曼滤波器的性能明显优于传统的卡尔曼滤波器，改进的滤波器在去除图象噪声的同时，可以有效地保持图象的边缘。     

离散余弦列率滤波器的设计及应用

为在信号滤波领域发挥离散余弦变换（ＤＣＴ）潜在的优良特性,提出了离散余弦列率滤波的时域卷积算法,引入一种新型的线性相位数字滤波器－离散余弦率滤波器（ＤＣＳＦ）导出了任意长度一维和二维ＤＣＳＦ的设计公式,讨论了这种滤波器在广义标量维纳滤波和倍频程于带滤波中的应用,实验结果表明,ＤＣＳＦ可实现无形波失真的良好滤波效果,ＤＣＳＦ滤波算法简单,其计算量（乘法和加法）仅为采用快速ＤＣＴ（ＦＣＴ）的算法的１／     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。