非均匀光照条件下的水下图像增强算法

自然水域非均匀光照环境中,针对图像存在模糊、对比度低、颜色失真等退化现象,提出一种视觉显著性分割和Retinex算法相结合的水下图像增强方法。首先,依据图像的亮度、色度和方向特征得到图像显著图,进而分割出前景区域和背景区域;然后,基于Retinex算法分别对两区域增强处理,并对背景区域进行二次增强;最后,采用泊松融合算法得到两区域增强后的合成图像。实验结果表明,提出的算法提高了水下非均匀光照条件下的图像清晰度,与其他算法相比,具有更好的性能。     

基于水下场景先验的水下图像增强方法研究

针对水体光线吸收与散射作用引起的图像模糊、低对比度和颜色失真等问题,提出一种基于水下场景先验的水下图像增强方法。首先利用水下场景的先验知识,结合水下成像物理模型和水下场景的光学特性,利用10种预定义衰减系数合成涵盖不同类型和退化水平的水下图像数据集;然后利用初始残差和密集级联,设计一类轻量级卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）模型增强水下图像,结合基于轻量级的网络结构和有效的训练数据,可减少增强模型的计算量并有效改善水下退化图像的视觉质量;最后采用归一化的后处理过程进一步提升图像增强的效果。仿真实验结果表明,所提方法可行有效,可应用到不同的真实水下场景,具有较强的鲁棒性与有效性。     

基于水下图像增强算法的研究

由于水下图像成像条件复杂、质量较差,给实际操作和科研带来了很大的难题。图像增强方法可以针对水下图象的特点改善其质量。直方图法可以增大图像的灰度变化范围,丰富灰度层次,改善视觉感知效果,达到图象增强的目的;同态滤波法可以有效的消除图像的照明不均,增强暗区的图像细节;通过实验验证,选用的方法能够有效地减轻图像细节的模糊,轮廓更清楚,对实际水下图像进行处理,增强效果明显。     

基于图像熵线性加权的水下图像增强算法

目的 针对工业环境下水下图像受到水中悬浮物影响,从而导致图像的清晰度过低以及对比度过高等问题,提出一种基于图像熵线性加权的水下图像增强算法。 方法 该算法基于图像熵理论对白平衡算法、直方图均衡算法和暗通道先验算法进行线性加权,继而通过实验环境确定调节系数输出高质量图像。 在深度为 1 m、1. 5 m 和 2 m的不同水下环境拍摄图像,对获得的水下图像使用上述三种算法和该算法作对比处理,处理结果通过 PSNR 和UIQM 作为评价指标进行评判。 结果 实验结果表明:使用 PSNR 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m的水下图像质量提高了 22. 81%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 46. 67%,水深 2 m 的水下图像质量提高了38. 94%,图像质量综合平均提高了 36. 14%;使用 UIQM 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m 的图像质量提高了 1. 02%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 0. 73%,水深 2 m 的水下图像质量提高了 1. 82%,图像质量综合平均提高了 1. 19%。 结论 由此可以证明该算法相对于其他传统算法对图像清晰度有着显著提升,并且能够适应不同深度的水下环境,为工业环境下水下图像增强提供了一种新的解决思路。     

一种基于小波多尺度分析的水下图像增强方法

本文主要介绍了一种利用小波多尺度分析进行水下图象增强的方法。为降低对水下图像噪声增强程度,方法对不同尺度上的系数进行不同尺度的对比度增强。通过真实水下图像实验证明了该方法的有效性。     

基于 UCM 算法中直方图拉伸的水下图像增强研究

针对水下图像色彩失真,对比度低以及图像模糊不清等一系列问题,提出了一种基于色彩模型的水下图像增强算法,改进了现有的 UCM 算法的直方图线性拉伸,使用限制对比度自适应的方法对直方图进行非线性均衡化,使处理后的图片对比度增强效果更好,图像质量更高,更符合人类的视觉感知。 通过搭建的水下海参场景和模拟海底图像偏蓝绿色的实验环境,拍摄了 4 组海参在不同姿态、工况下的水下图片并对其进行定性、定量分析,得出改进后的 UCM 算法在 UIConM、UIQM、NIQE 指标下的数值分别平均为 0. 63、4. 30、3. 30,相比较其他 3 种算法,该算法处理后的图像质量评估指标均为最优,由此证明了研究的算法相对于其他的传统算法显示出更好的可行性和优越性,并且能够适应不同的水下工况,拥有良好的鲁棒性。     

基于粒子群优化的红外图像增强方法

为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equalization,AHE)算法、限制对比度的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)相比,该算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标为所有对比算法中最优,PSNR、SSIM分别提升了约56. 97%和18. 01%,SSIM优化了约18. 01%。通过该改进算法来处理红外图像,可以显著提高图像对比度,使图像细节更丰富,视觉效果得到很大改善。     

基于双颜色空间与多网络融合的水下图像增强

受不同水质、不同深度以及成像设备的影响,水下成像质量往往较低,有低对比度、颜色失真、细节模糊等问题。因此,文中在RGB颜色空间的基础上引入了HSV颜色空间,并与残差网络和注意力机制相结合,实现了双颜色空间与多个子网络的有机融合,弥补了单一颜色空间训练过程中信息丢失、特征提取不全的问题,在保证增强效果的同时提高了整个算法的泛化能力。实验在多个数据集上进行,与众多算法做主观视觉和客观评价指标的比较,使用全参考图像质量评价指标,均方误差(Mean Squared Error, MSE)、峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)、结构相似性(Structural Similarity, SSIM)以及无参考水下图像质量评价指标,水下图像质量评价(Underwater Image Quality Measures, UIQM)等主流指标进行量化评价。实验表明,该算法不论是在主观还是客观评价上都具有一定的优越性。     

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法

针对水下图像在采集和传输过程中存在偏色、模糊等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法,并给出该方法的收敛性分析.首先,在传统U-Net模型的基础上,构建一种基于偏色图像的卷积神经网络模型,不断学习输入图像与输出图像的色彩偏差;其次,通过引用结构相似性的损失函数,使增强后的水下图像与输入的水下图像在内容...     

基于虚拟多曝光融合的不均匀光照图像增强方法

针对不均匀光照图像存在过曝和欠曝区域导致对比度低、视觉效果差的问题,提出一种基于虚拟多曝光融合的图像增强方法.首先,将原图像从RGB(红-绿-蓝)颜色空间转换到HSV(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对转换后的V通道图像,利用相机响应模型,估计最佳曝光率并生成减弱曝光图像和增强曝光图像;接着,使用带细节提升的多曝光融合方法对该V通道图像和生成的虚拟曝光图像进行融合,重构出新的V通道图像;最后,将图像重新转换回RGB颜色空间得到一幅动态范围高、对比度强、视觉效果好的图像.在7个公开的图像数据集上进行实验,结果表明:该方法在平均信息熵、平均梯度和颜色一致性等图像质量评价指标上均优于所比较的方法,在更好地保持图像颜色和细节信息的同时,也使得结果图像具有较高的对比度和清晰度.     

基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

水下图像的校正

水具有与空气不同的折射率,在水下成像时,目标位于水介质的物空间,而成像平面位于空气介质的图像空间,这将使物镜畸变明显增大.文中研究了水下图像的畸变校正,给出了平面玻璃密封窗口的摄像机的水下图像转化为一般对应的空气中的图像的条件和转换算法,特别给出了密封窗应位于摄像机的焦距处的位置关系准则.此时,水下图像和空气中的图像存在一一对应的关系,凭借水下图像即可确定其对应的一般空气中的图像.在平面窗与外焦点距离和焦距与物距相比足够小时,该结果仍近似成立.     

基于CLAHE的X射线行李图像增强

提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)的X射线行李图像增强算法.首先使用一种背景区域快速填充方法降低背景噪声的干扰,然后采用CLAHE技术增强图像的对比度,最后采用一套组合锐化方案增强图像的细节.实验结果表明,使用所提方法能够快速有效地增强X射线行李图像的对比度,突出行李物品的细节.     

一种改进的同态滤波图像增强算法

针对传统同态滤波算法存在多参数不易控制和参数值经验化的问题,提出一种改进的指数型单参数同态滤波图像增强算法。该算法根据距离矩阵最大概率点估算截止频率,合并锐度因子和截止频率使算法只随距离矩阵的变化而变化,提高了算法的通用性。仿真实验结果表明,改进算法在提升图像对比度的同时增加了图像的边缘及细节,增强了图像整体视觉效果。     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

水下混凝土施工质量评价方法研究

随着我国水利建设事业的不断发展和完善,水利建设工程也在向着大型化、规模化发展。目前在水利建设工程中大体积混凝土得到了大规模的应用,我国水下大体积混凝土的施工已经取得了较大的进步,但仍存在不少问题,本文针对大体积混凝土的水下施工质量评价方法展开研究。     

水下浇筑混凝土的配合比设计

水下浇筑混凝土因浇筑环境、浇筑方法的特殊性,其配合比设计也具有不同于普通混凝土配合比设计的一些方面。通过了解水下浇筑混凝土的特性,介绍水下浇筑混凝土配合比设计的方法,探讨配合比设计过程中需要注意的几个问题。     

改进的图像增强直方图统计方法

为了在不增加图像增强算法复杂度, 便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像, 提出了一种新的直方图统计方法。给出了改进的直方图统计和分布调整算法, 将亮度控制与直方图分区域均衡相结合, 对直方图整体分布进行修正, 以改进亮度饱和问题; 采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图, 通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。实验结果表明, 该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果, 既避免了图像亮度出现过饱和的现象, 又突出了图像细节, 视觉效果明显优于传统方法。