基于改进Retinex算法的含雾图像清晰化处理技术

雾天条件下获取的图像由于空气中颗粒的影响导致其图像对比度低、内容模糊不清,同时有整体偏向灰白色的趋势。含雾图像清晰化就是为了能够提高图像的对比度,恢复它的真实色彩。该文在深入分析单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法的同时,提出了基于直方图均衡化调整的改进Retinex算法实现含雾图像的清晰化算法,并通过对同一含雾图像基于不同算法进行试验,验证了该文所改进算法的有效性。     

基于低能见度场景中退化图像的增强方法

研究了低能见度条件下的图像清晰化方法,在基于频率域与空间域的传统算法的基础上,提出了传统算法互相结合的新算法,包括POSHE算法、基于POSHE算法与传统算法相结合的算法、有限对比自适应直方图均衡化的算法、基于CLAHE算法和POSHE算法与传统算法相结合的算法。以上几种算法,都能对含沙尘的这类图像进行不同程度的增强,得到了较为满意的结果。     

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。     

一种改进的直方图均衡化图像去雾算法

针对直方图均衡图像去雾方法存在噪声被放大和图像失真较严重的问题,提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HIS颜色空间,将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,对饱和度S分量和亮度分量I分别做自适应直方图均衡处理.处理后的图像不但从视觉上看出对比度有了很大的改善,边缘细节保持较好,而且几种图像质量评估方法的计算结果也表明,改进后的算法比用直方图均衡化去雾后的图像质量从对比度、均方误差、信息熵、峰值信噪比以及协方差都有明显的提高.实验用了250组图像,得出的结果是PSNR提高18%以上,均方误差降低15%以上.     

基于SoPC的视频图像去雾设计

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现.装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素值均值法实现视频去雾算法.通过研究对去雾算法进行优化,增加算法的可移植度同时使用加速技术提升...     

结合自适应亮度变换不等式估计透射率的图像去雾方法

为了解决单幅图像去雾算法中透射率估计不准确和去雾不彻底问题,提出了一种结合自适应亮度变换不等式估计透射率的图像去雾方法。首先,利用亮度和反饱和度进行亮度变换不等式补偿构造场景深度,并使用对数变换进行灰度扩展;其次,采用正则化对场景深度优化,解决相邻像素的差异过大问题,逼近精确场景深度;然后,根据局部恒定假设,利用局部平均深度和联合双边滤波估计动态大气散射系数,结合场景深度和动态大气散射系数获得透射率;最后,使用中值滤波和区间估值优化局部大气光,并通过大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明:所提出的图像去雾方法可在不同场景自适应地调节模型参数,去雾彻底,获得了较好的去雾效果;同时,客观指标中平均视觉对比度达到了60.572,具有较好的图像保真度。     

使用局部大气光的单幅图像去雾算法

针对传统算法去雾后图像偏暗的问题,根据去雾后图像对比度和亮度均应该增加的标准提出了一种高亮度和对比度的去雾算法。首先依据大气光与复原图像亮度成反比事实,设置像素红绿蓝(RGB)三个颜色分量均值为局部级粗糙大气光,使用具有较好抑制光晕效应的半全局加权最小二乘算法优化获取局部级大气光;然后根据去雾图像方差与大气透射率成反比事实,使用基于像素最小颜色分量的大气散射函数计算粗糙透射率,然后使用局部均值滤波器优化透射率;最后结合雾天成像模型恢复无雾图像。实验结果表明所提算法去雾图像的梯度、亮度和速度等客观指标均优于传统算法,其中亮度最少增强1.5倍。所提算法能提高去雾图像亮度、丰富图像细节和提高去雾速度,具有较好的工程应用价值。     

单幅图像去雾方法研究

介绍了单幅图像去雾方法的研究现状、分析了基于增强方法和基于复复方法的一些经典图像去雾算法，指出了各种算法的优缺点。综合评价得出基于复原的图像去雾方法优于基于增强的图像去雾方法。针对现有的基于图像复原去雾方法提出了仍需要深入研究的问题，并从建立全面物理模型、探索模型求解的先验知识、设计基于人眼视觉机制的模型求解方法和图像去雾质量评价等几个方面分析如何突破图像去雾的关键技术。最后，对现有技术的发展趋势进行了分析，指出了去雾技术的研究方向。     

引导滤波在雾天图像清晰化中的应用

根据大气散射物理模型,分析并解决单幅图像去雾的关键问题,以消除雾气对室外机器视觉系统的影响.实验结果表明:利用引导滤波器的局部平滑特性估计大气光幕,可有效克服光晕效应和颜色过饱和现象;通过计算雾气最浓区域的平均值获取大气光强度值,可解决部分图像偏色问题;对复原的图像进行自适应增强处理,提高了图像的整体视觉效果.通过与多种典型的图像去雾算法的比较,说明该方法能更有效地消除图像中的雾气、真实复原场景的对比度和颜色,同时具有很快的执行速度,有利于算法的实时实现.     

基于Matlab大雾天气下图像清晰化研究

本文主要针对雾天情况下获取的降质灰度图像进行研究,通过MATLAB对数字图像进行处理,建立衰减模型,运用维纳滤波、逆滤波这两种方法来实现灰度图像的清晰化处理。并对这两种方法得到的结果进行了比较分析。同时,在维纳滤波的基础上,本文还增加了中值滤波、平滑滤波两种滤波增强方式对恢复图像进行再处理,实验结果表明,维纳滤波的效果要比逆滤波好得多,而增加了中值滤波和平滑滤波的维纳滤波实现了平滑去噪,恢复图像更接近原图。     

一种改进的雾天降质图像的清晰化算法

为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.     

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究

为了快速便捷地处理彩色图像,更好地增强图像,从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发,提出了直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法.通过MATLAB仿真实验,验证了算法的可行性.     

基于自适应邻域灰度直方图均衡的超声内窥镜图像增强

对超声内窥镜增强的方法进行了研究，利用邻域膨胀技术实现了自适应邻域直方图均衡，一定程度内避免了局部直方图均衡时对滑动窗口内所有象素点都进行统计的盲目性。尤其对局部窗口内的噪声点和局部窗口切割造成的不完整细节的象素点避免了统计，减少了增强后图像中的噪声，并将处理结果与全局直方图均衡、局域直方图均衡的结果进行比较分析。自适应邻域直方图均衡对细节的增强较好且对细节的保护也较好。     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。     

图像处理技术在拉链齿数检测中的研究

提出了一种基于图像处理技术的拉链次品检测方案,采用直方图均衡和阈值分割技术处理图像,对处理后的图像进行识别和判断.实验证明该方案可以准确地检测拉链齿数,并能有效解决拉链生产过程中多齿、少齿缺陷的自动检测问题.     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。