中间视觉条件下的道路照明反应时间

道路照明中的亮度水平应属中间视觉范畴.而世界各国的现行道路照明标准均是在明视觉条件下确定的,这与中间视觉效果差别很大,由此带来的问题将造成照明质量的评价误差.为此,通过反应时间来研究中间视觉条件下的道路照明已成为该学科国际上的前沿研究课题.对此,文章介绍了采用自行研制的中间视觉反应时间测试系统进行光源光效的研究.该系统以不同光源形成中间视觉光环境,用变化的光斑模拟夜间行车道路前方可能出现的障碍物,并分别在不同背景亮度、视标对比度和视标偏心角的条件下,利用电子快门记录受测人员确认光斑的反应时间.通过对大量实测数据的回归分析,拟合出不同实验条件下反应时间与背景亮度的函数表达式,从而得出金卤光源视觉功效高于钠灯光源的结论.文中对测试系统的构造、工作原理、实验方法及数据处理结果进行了分析与讨论.该项研究成果对创建中间视觉条件下的可见度模型提供了实验依据,为中国道路照明工程的具体实施和实际改进有很好的借鉴意义.     

一种基于Retinex的矿井非均匀照度图像增强算法

煤矿井下的安全高效生产离不开清晰流畅的监控图像,由于矿井下粉尘多、照度低或点光源照射而形成特殊的非均匀照度环境,使得矿井监控图像整体偏暗,对比度低,带有很强的背景噪声,视觉效果差。针对这一问题,基于Retinex算法,提出了一种在高斯滤波后用迭代矢量法继续分离亮度图像的方法。实验结果表明该方法能有效的增加图像对比度,降低背景噪声,改善图像的整体视觉效果。     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法. 利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理. 通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.      

海上小目标检测的视知觉方法

针对海上小目标检测问题，提出采用基于视觉非线性的图像分割方法，同时结合最佳分割区域自动调整算法，获得海上小目标的优良分割结果，并利用目标背景间存在较强反差这一先验知识，从分割所得二值图像中确定真实目标．算法中同时考虑了对亮、暗目标的处理，因而对目标的灰度变化不敏感．大量海上小目标检测的实验结果证实了本方法的有效性．     

Human inspired lighting control in robot systems with the intention of glare avoidance

This paper presents some human-inspired strategies for lighting control in a robot system for best scene interpretation,where the main intention is to avoid possible glares or highlights occurring in images. It firstly compares the characteristics of human eyes and robot eyes. Then some evaluation criteria are addressed to assess the lighting conditions. A bio-inspired method is adopted to avoid the visual glare which is caused by either direct illumination from large light sources or indirect illumination reflected by smooth surfaces. Appropriate methods are proposed to optimize the pose and optical parameters of the light source and the vision camera.     

光照度对光纤环绕制图像清晰度影响分析

在视觉测量技术中光照度是照明系统中的一个重要参数,选取合适的光强对视觉测量系统至关重要。为了进一步确定光纤检测系统的最佳光强,将针对不同光强对图像质量及系统的检测精度产生影响展开研究。首先通过调制光源电源模块产生十种不同的光照度,然后利用五种清晰度函数分别评价各个光强下采集光纤环图像的清晰程度,并计算每幅图像中对应点的光纤直径测量误差以确定检测精度。实验结果显示:当光通量为200 lm时,图像的清晰度最佳,系统的检测精度最高。研究通过优化光照度有效地提高了系统的精度,同时为搭建视觉测量系统时选择合适的光照度提供了一定的参考价值。     

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。     

基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法

针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法.首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量.利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并使用原始图像的绿色分量图作为引导图像,使用引导滤波对增强图像进行去噪处理.实验结果表明,提出的算法能够得到色彩更加真实、视觉效果更好的图像,同时能够避免过度增强、出现光晕等问题.     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

一种红外偏振与光强图像的暗原色多特征分离融合方法

针对现有红外偏振和光强图像融合算法不能同时兼顾提高对比度、突出明亮特征和保持边缘细节信息的问题,提出一种暗原色多特征分离融合的新方法。首先,对源图像进行局部最小值滤波和引导滤波得到暗原色图;然后,经过差值、绝对值取小融合的处理,提出暗原色多特征分离方法,得到包含亮、暗以及边缘细节信息的三部分图像;最后,对三部分图像采用不同规则分别融合,通过重构和亮度调整得到最终融合图像。实验结果表明,本文方法能有效地融合源图像的互补信息,不仅能够保留边缘细节信息,同时也能突出明亮特征和图像整体对比度,在实际的目标识别中具有一定的优势。     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

一种基于灰度映射与融合技术的微光图像增强模型

针对低照度图像对比度差、暗区视觉质量差的问题,本文提出了一种全新的低照度图像增强算法.该方法能够有效地避免传统增强方法容易导致图像色彩失真以及亮区过度增强的问题.首先,设计了一种针对像素含量极少的灰度区域进行压缩的线性映射函数,该函数能够在保持图像灰度分布特征基本不变的前提下提升图像的整体亮度.然后,利用图像的灰度分布特征来生成相应的增强映射函数.最后,通过图像融合技术来进一步提升图像的整体色彩表现.实验结果表明,本算法在色彩表现方面以及亮度提升方面均有较好的性能表现,并在视觉质量和定量测量方面优于目前最先进的方法.     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

农产品颜色量化硬件系统的建立

依据色度学理论,建立了一套用于颜色量化的计算机视觉系统,光源选用CIE推荐的标准照明A光源、0/45的观察条件,设计并制作了适用于农产品图像采集的封闭式光照系统。本文重点介绍了A光源的获取方法,所建立的系统主要用于无损跟踪测试产品的颜色及颜色变化。     

视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法

本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。     

一种基于视觉适应性的图像增强算法

模拟真实场景反应在人眼中形成图像的过程,考虑到邻域间干扰、光照不均匀、媒介传递率下降引起的图像退化,提出了一种新的图像增强算法。依据对视觉现象中对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象的研究,建立了一种图像退化模型的视觉适应性模型,该模型求解方案包含3个过程:用于消除邻近像素相互影响,给人眼提供更多细节的去卷积过程;据锥细胞亮度适应能力提出的,为其工作提供最佳工作光照条件的亮度调整过程;模拟侧抑制机理提出的对比度拉伸过程。对比现有图像增强算法的增强结果,实验结果表明该方法的视觉适应性解,在增强图像细节、提升对比度、增强结果的视觉愉悦性方面取得了较大进步。     

基于负指数变换和Mean-shift算法的SAR图像可视化方法

为了便于合成孔径雷达(SAR)图像的人工视觉解译,提出了一种SAR图像的可视化方法。用参数化的方法对SAR图像数据进行负指数变换;用Mean-shift算法估计变换后图像直方图分布的众数调整变换参数;对原SAR图像重新进行变换。实验结果表明:与传统方法相比,该方法得到的图像能适当的拉伸暗目标像素值,同时能较好地显示亮目标的细节;而且具备一定的鲁棒性,适用于不同场景的SAR图像。