彩色图像去雾清晰化研究

为了解决雾霾天气的影响下成像设备采集的图像容易出现的降质及色彩失真问题, 并从有雾图像中增强其细节信息, 提高原图像的对比度和清晰度. 将彩色图像RGB通道分别做相应的图像增强算法处理, 全局直方图均衡化把整体的灰度直方图进行均匀分布的处理, 小波变换算法对彩色图像进行多层次分解, 多尺度Retinex算法通过高斯函数做卷积运算对图像做多尺度变换. 实验结果表明, 全局直方图均衡化、小波变换算法和多尺度Retinex算法都能增强雾天图像的景物信息, 有对应于各自的优势和不足. 相比较这3种算法而言, 多尺度Retinex算法得到的去雾图像亮度增强、细节信息突出、失真度小, 能更好地进行去雾增强.     

恶劣天气环境下退化图像的清晰化算法

针对恶劣天气环境下的户外检测系统,提出一种退化图像清晰化算法.将近似点扩散函数估计算法与改进的部分重叠子块直方图均衡化去雾算法相结合,以去除影响图像质量的气象因素,根据图像大小选择子块的尺寸和步长,使用固定参数经验值进行图像处理,实现降质图像的复原.实验结果表明,该算法具有较强的自适应性和实时性.     

基于移动模板的图像去雾方法研究

雾使图像退化严重,已有多种方法应用于图像去雾。分析了直方图均衡化方法在图像去雾方面的缺点,提出了一种改进的基于移动模板的局部重叠直方图均衡化去雾方法,分析了模板大小和移动步长对实验效果的影响,对可能出现的块效应提出了简单的滤波平滑算法。实验证明,该方法能够在增强图像的同时有效去雾,降低对图像的影响,且实现简单。     

基于改进的限制对比度自适应直方图的视频快速去雾算法

针对雾天视频图像对比度低、可视性急剧下降的特点,提出一种改进的限制对比度自适应直方图均衡化的视频实时去雾方法.将图像从RGB空间变换到HIS空间,根据模块之间的相似性进行自适应更新,提高图像中心的像素值权重.使用预定义的阈值裁剪直方图,限制噪声的放大和局部对比度的过增强,确保对视频图像处理的快速性.与传统方法进行比较,多组实验结果表明,该方法在信息熵、平均梯度、方差等指标上具有明显的优越性,可以有效去除朦胧,增强雾天图像的层次感;计算复杂度低,可以满足实时性应用的要求.     

汽车驾驶辅助中雾天图像增强算法的对比研究

受到雾天等天气情况的干扰,基于视觉传感器在汽车驾驶辅助中的应用会收到影响。雾天图像增强方法可以有效的改善视觉传感器的能见度,保障驾驶辅助系统的可靠性。目前,比较常见的有直方图均衡去雾法,Retinex去雾算法以及暗通道先验去雾算法等。直方图均衡去雾的基础是概率累积函数变换法,通过把已知图像的灰度概率分布转变成均匀概率分布,最后得到视觉效果较好的新图。Retinex去雾算法的基础是色彩的恒常性,通过物体的表面颜色是其表面的反射特性决定的这一特性,实现图像去雾。暗通道先验去雾算法则通过估算空气的透射率,根据其散射模型来还原场景色彩。本文通过实验,将这三种去雾方法进行对比,并比较三者的优缺点。     

基于MSR的雾天图像清晰化算法研究

研究雾天图像清晰化的问题,需提高图像增强的均匀性。针对雾天情况下,由于雾气的遮挡使得拍摄图像对比度降低,图像局部细节处不清晰,传统的直方图均衡化的雾天图像清晰化方法虽然能够增强图像对比度,但是图像局部细节增强不足,造成图像增强均匀性不高的问题。提出一种MSR的雾天图像清晰化算法,通过Sigmoid函数对图像作映射,拉伸图像的对比度,然后利用MSR算法,将图像小波分解为高频分量和低频分量,对高频分量取绝对值最大运算,低频分量加权平均,并避免了对图像进行全局直方图均衡化造成的图像增强不均匀,局部细节增强不足的问题。实验证明,提出的算法能够将雾天图像均匀增强,得到高清晰的图像,取得了满意的效果。     

基于区域分割的雾天图像增强算法

由于受雾天光亮条件的限制,雾天拍摄的图像一般都有比较严重的图像降质;针对雾天图像的退化现象,提出了一种基于区域分割的雾天图像增强方法;该方法无需依据大气模型,而是采取基于边缘检测的区域分割方法首先将图像平坦区域提取出来,然后对非平坦区域进行局部直方图均衡化处理;同时,为防止区域边界效应的产生,通过距离变换进行渐变处理,最后对获取的图像进行信息融合,进一步提高图像质量;通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度.     

基于小波变换的雾天图像增强方法

针对雾天图像对比度低、能见度差的特点,提出了雾天图像的阈值确定模型和去雾阈值函数,并在此基础上提出了一种基于小波变换的雾天图像增强方法。实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的清晰度和对比度提高很多,视觉效果有明显改善,图像失真度大大地降低。     

野外视频监控图像去雾算法研究

在野外雾天环境下,由于大气粒子的散射作用导致图像降质严重,直接影响图像的视觉效果和应用价值,因此有必要对雾天图像进行去雾处理,以提高雾天图像的清晰度和保真度。为此,提出一种野外视频监控图像去雾新方法。基于暗原色先验去雾的原理,采用区域生长算法准确快速估计雾天图像的深度信息,应用雾天图像物理模型对图像去雾处理,并进行亮度补偿。实验结果表明,该算法能有效改善雾天图像的质量,大幅提高运算速度。     

考虑分数阶梯度的雾天图像增强偏微分方程模型

为了在去雾的同时增强图像中的纹理细节信息,提高图像亮度,改善图像质量,提出一个雾天图像增强的分数阶偏微分方程模型.将分数阶微分与大气散射物理模型结合,建立了去雾图像的分数阶梯度场;为了突出图像的纹理细节信息,避免出现边缘过度增强或细节纹理增强不够的现象,构造了分数阶梯度场的增强函数,使分数阶梯度场随着梯度模的变化达到非线性增强的效果;在梯度域建立能量泛函,使雾天图像梯度场逼近增强梯度场,通过变分法得到分数阶偏微分方程图像增强模型;最后用有限差分法对模型进行数值求解.实验结果表明,文中模型在去雾的同时,能够有效地提高图像的对比度和清晰度,是一种有效的雾天图像增强模型.     

基于对数变换的DWT-SVD域水印算法研究

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的水印算法。首先将置乱加密后的图像无重叠地分成32×32子块,对各个子块进行小波变换和奇异值分解后,然后选择部分奇异值进行对数运算,最后依据水印信息位进行水印的嵌入。实验结果表明该算法既能保证水印的不可见性又拥有抗JPEG压缩的稳健性,对恶意篡改敏感,能够有效的将JPEG压缩与恶意篡改区分开来。     

Adaptive image compression using local pattern information

This paper describes a new adaptive coding technique to the coding of transform coefficients used in block based image compression schemes. The presence and orientation of the edge information in a sub-block are used to select different quantization tables and zigzag scan paths to cater for the local image pattern. Measures of the edge presence and edge orientation in a sub-block are calculated out of their DCT coefficients, and each sub-block can be classified into four different edge patterns. Experimental results show that compared to JPEG and the improved HVS-based coding, the new scheme has significantly increased the compression ratio without sacrificing the reconstructed image quality.     

网格分割的3维网格模型非盲水印算法

目的 信息技术的发展使得面向3维模型版权保护的问题越来越突出,提出一种新的基于网格分割的3维网格模型非盲水印算法。方法 首先使用基于形状直径函数的网格分割算法对3维网格模型进行有意义的网格分割,然后计算每个分块的鲁棒重心并以此为中心将模型由直角坐标系转换到球面坐标系,最后通过调制每个顶点范数的分布来嵌入水印,在水印检测阶段使用非盲检测的方法提取水印。结果 针对目前基于网格分块的水印算法的网格分割不一致以及对分割边界依赖性过强等问题,引入基于形状直径函数的网格分割算法并在重对齐、重采样过程中加入待检测模型与原始模型分块匹配过程以保证网格分割的一致性,并且选取分块的顶点范数的分布作为水印嵌入基元,使得算法能够有效地减弱对分割边界的依赖性。结论 实验结果表明,该算法可以有效抵抗平移、旋转、缩放、噪声、细分、简化、剪切等常见的攻击以及多种攻击的联合攻击。     

一种图像自嵌入及自恢复算法

分析图像自嵌入过程及人眼视觉特性,提出了一种图像自嵌入及自恢复算法。算法压缩原始图像数据形成子块编码,选择合适的载体块,在子块编码与载体块之间建立一一对应,利用散列函数形成图像块认证信息,将子块编码、位置信息、认证信息等嵌入图像自身低字节中。实验结果表明,隐秘信息不可见性很好,可有效地对受损图像的完整性进行认证并恢复受损部分的内容。恢复出的图像视觉效果良好,可以很好地认证图像内容。     

一种4×4整数变换的设计实现

在H.264编码算法中,引入了一种基于4×4像素块的整数变换。文章给出了一种4x4整数变换的快速VLSI实现方式。通过引入分步式算法(DA),实现了基于LUT的快速4×4整数变换。该算法采用流水操作,提高了视频编解码整体系统的处理能力。仿真结果显示设计满足功能和时序要求,并且大幅提高了处理速度。     

一种基于伪随机数调制的混合域盲水印算法

提出了一种基于伪随机调制技术的混合域彩色图像盲水印算法,先将彩色图像由RGB空间转换到HSI空间,并取出饱和度分量S,随后对S分量多小波变换后的中频区域进行分块DCT变换,对每个DCT系数子块,按一定的方案提取出若干个中频系数。然后使用密钥产生两个互不相关的伪随机数列,用其调制前面选出的DCT系数来嵌入水印。通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来实现水印的提取,不需要原始图像参与。实验结果表明,该算法能有效抵抗剪切JPEG压缩、放缩和较大强度的噪声攻击等攻击操作。     

基于混沌理论和整数变换的可逆信息隐藏

针对传统可逆信息隐藏算法存在宿主图像质量下降明显、安全性低、信息恢复需要较多额外负载等问题，提出一种混沌理论和整数变换相结合的可逆信息隐藏算法。将载体图像分为大小为2×2的子块并对其像素区分为标记像素和隐藏像素；将子块像素偶数化并将其扩展再获取与基像素的差异值；若扩展像素和差异值满足给定门限条件时，将混沌加密隐藏信息经整数变换再嵌入载体子块隐藏位置像素的最低有效位；否则，将标记位置像素奇数化并记录该原始像素的最低有效位。仿真测试表明，所提出的隐藏方法能够实现载体图像与原始图像无损恢复，不仅有效地减少了传输负载，且具有较高的安全性。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

图像子块特征匹配的快速分形编码算法

基于分块迭代函数的全搜索分形图像编码算法,因其编码过程特别耗时而限制了它的诸多应用。为了减少编码时间,通过定义每个range块和domain块的子块特征,根据匹配均方根误差与它的关系,设计出一个限制搜索空间的新算法。一个待编码range块和它的最佳匹配domain块的子块特征应该接近,因此,每个range块的最佳匹配块搜索范围仅限定在与其子块特征接近的domain块邻域内,以达到加快编码过程的目标。14幅图像的仿真结果表明,该算法能够在[PSNR]降低0.73 dB（其结构相似性[SSIM]值仅下降0.002）的情况下,平均加快全搜索分形编码算法的编码速度99倍左右,而且也优于其他特征算法。     

基于编码和二维条形码的数字水印

提出了一种基于编码和二维条形码的数字水印算法,基本思想是先对二维条形码进行0、1二值化,再对结果进行分块,并且对各个子块进行编码,最后将各子块合并以后的图像按照特定顺序排列作为水印。采用变换域方法实现水印嵌入,先对载体图像进行小波变换,再根据人眼的视觉特性将水印嵌入到小波变换的低频系数上。实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性和不可见性。