亮度保持和细节增强的红外图像增强方法

针对红外图像对比度低和细节信息少的特性,提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层,在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持,在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真,再恢复到原来灰度空间。研究结果表明:该算法可保持整体明暗视觉效果,同时,原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强。     

基于k密集近邻算法的局部Fisher向量编码方法

在基于视觉词包模型的图像分类方法中,Fisher向量编码是常用的图像表示方法之一.该方法利用每一个特征关于所有高斯子模型似然函数的梯度信息来构建图像表达.而在编码过程中,每一个特征都会被投影到所有的高斯子模型上并进行编码,同时子模型之间的内在差异也未被考虑,这些不足削弱了Fisher向量的表达能力.为此,提出一种基于k密集近邻算法的局部Fisher向量编码方法.在编码过程中该方法引入局部性约束原则,并利用图像特征空间中高斯子模型间的拓扑结构差异.在多个数据集上进行测试,结果表明改进方法能够有效提升分类的准确率.     

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.      

基于原始对偶方法的图像去色算法

Jin等(2014)提出的基于局部方差最大化和局部亮度保持的变分去色模型(Jin模型),在彩色图像灰度化过程中能较好地保持图像的对比度和亮度等信息.然而,Jin模型原有的算法仅部分利用了图像的局部方差和亮度信息,使得该灰度化算法在处理结构纹理丰富的彩色图像时,容易丢失图像中的一些细节特征.针对这一缺陷,文中提出基于原始...     

融合MCAP和GRTV正则化的无人机航拍建筑物图像去雾方法

针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题，提出了一种改进的图像去雾方法，应用于无人机航拍建筑物图像处理中.针对全局大气光取值易受场景中景物影响的问题，提出一种颜色衰减先验投影最小方差的大气光求解方法，构建明度与饱和度差值图像，求解最小方差出现区域，并确定全局大气光估计.将利用图像场景深度信息求解的区域大气光与全局大气光相融合，获得新的大气光图.采用基于非局部信息的雾霾线先验理论对透射率进行优化，提出了一种基于雾霾线理论和引导相对总变分正则化的算法，通过计算透射率可靠性函数对透射率修正，并消除图像中存在的大量无用纹理信息，提升了透射率估计精度，有效改善了无人机航拍场景中浓雾及景深突变区域的复原图像质量.实验结果表明，所提算法与其他算法相比，获得的复原图像平均梯度、对比度、雾霾感知密度估计及模糊系数等指标分别平均提升了12.2%、7.0%、11.9%和12.5%,运算时长也优于部分算法，航拍图像更加清晰，更符合人眼视觉感受.     

基于梯度和拉普拉斯算子的图像扩散变分模型

采用图像扩散的变分方法可以有效地设计边缘保持或增强的图像恢复模型。传统的模型往往基于图像强度的梯度,所得到的结果在本该光滑的区域具有明显的阶梯效应。为此,提出了基于梯度和拉普拉斯算子的图像扩散变分模型,以期实现在对图像进行噪声去除的同时,保持或增强图像的边缘,并消除单纯基于梯度模型导致图像光滑区域的阶梯效应。对变分模型中光滑项的设计,首先针对一维模型的分析得出基于梯度和拉普拉斯算子模型向前、后扩散的条件,然后将其推广到二维图像扩散,并在设计的有限差分方法基础上,对所提模型的有效性进行了实验验证,效果良好。     

水平集曲率引导的卡通—纹理图像分解

针对全变分(TV)正则项不利于保持图像拐角及已有分解变分模型中零散度向量函数被忽略的问题,提出一个水平集曲率引导的图像分解模型.首先,分析图像的曲率与梯度的关系,将水平集曲率与低通滤波器结合加入模型正则项.同时,对用于刻画纹理的H-1泛函,保留其忽略的零散度向量函数,给出带零散度向量函数约束的图像分解模型.然后,给出假设模型的算法及求解步骤.最后,用不同的图像在三个变分模型上进行分解实验,并展示了结构、纹理和零散度向量函数的向量场信息.结果表明,该模型能明显提高图像分解效果.     

基于改进LBF模型的高原鼠兔图像分割

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度信息的能量函数,使水平集函数在演化过程中避免陷入局部最优,同时全局梯度能量项能引导活动轮廓曲线向目标边界附近快速移动,从而减少算法运行迭代次数,提高了分割精度.实验结果表明:所提出的用于鼠兔图像分割的模型不仅能提高鼠兔图像分割精度,减少迭代次数,而且背景抑制、目标区域轮廓定位效果好.     

基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法

为实现数字图像的高精度应用,降低外界光线对视觉成像的影响,提出一种基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法。通过梯度和卷积处理,计算视觉散焦光图像后验概率期望,利用Sobolev空间函数分布方法提取最优初始图像和散焦光模糊函数先验概率。以变分贝叶斯的近似分布思想,无限逼近实际的后验概率;使用相对熵计算多个分布间距离,最大程度贴近真实值;将最小损耗代价函数输入双边滤波器内,即以近似清晰图像为指导图,剔除剩余高频噪声,得到最优图像盲复原结果。实验结果表明,所提算法盲复原后图像对比度高,边缘细节清晰,复原速度快,具有极高的应用价值。     

演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘.基于此,本文在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型.模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应的调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力.经试验验证文章所提出的新模型有效可靠.