基于混合暗通道算法的图像去雾研究

基于混合暗通道算法对图像去雾进行了研究。首先通过阈值划分混合暗通道,混合暗通道为近景区域和远景区域之和,最大化相似度评价函数获得混合暗通道微调系数;接着通过像素点与区域中心点的暗通道光强差值实现近景区域去雾,远景区域去雾规则是通过像素的膨胀、腐蚀实现;最后给出了算法流程。实验仿真显示该算法去雾图像视觉比其它算法的效果好,定量分析指标较优。     

基于改进暗通道算法的图像去雾研究

为了提高图像去雾效果,提出一种改进暗通道(IDCP)算法,通过缩小图像结合3个暗通道线性拟合方法对透射率进行精确计算,在大气值一定区间内利用四叉树细分算法求取图像的大气光值最终估计值,为避免图像饱和度偏低进行了颜色补偿。实验仿真显示该算法去雾后的图像在视觉上更加清新自然,对不同的图像的客观评价值优于其他算法。     

基于暗原色先验的单一图像去雾算法

一种简单但是有效的图像先验规律暗原色先验(dark channel prior)来为单一输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律,它基于经观察得到的这么一个关键事实--绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验建立的去雾模型,我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。对户外各种不同的带雾图像的处理结果表明了dark channel prior的巨大作用。同时,作为去雾过程中的副产品,我们还可获得该图像高质量的深度图。     

基于半逆法和暗原色先验的单一图像去雾新方法

针对现有图像去雾方法的缺陷,依据雾天成像的理论模型,提出了一种基于半逆法和暗原色先验相结合的单一图像去雾新方法.对一幅待去雾图像,首先通过半逆法检测并标记出图像浓雾区域,结合暗原色先验,随机多次选取浓雾区域中具有较大暗原色值的候选像素点集,并通过计算原图中这些候选点集的像素点平均亮度值估算大气光常数.其次通过暗原色先验信息获取图像像素点的透射率分布.最后在得到大气光常数和透射率参数的基础上,根据雾天成像的光学理论模型反解出去雾后图像.通过图像去雾的无参考客观质量评价(NQA)体系对有效细节强度、色调还原程度和结构信息三项指标进行定量评估,评估结果表明,相比目前去雾效果最好的He算法,这一新方法平均能提高了15％.此外,该方法能减少去雾后图像的halo效应,更能满足人们的主观观测需求.     

基于半逆法的一种快速单幅图像去雾算法

针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后的图像视觉效果较差等问题,提出一种新的基于半逆法的快速单幅图像去雾算法.首先从大气散射模型出发,利用改进的半逆算法得到大气整体光照值;其次,基于大气散射光特性,以图像边缘信息为合成条件融合图像的边缘信息和场景深度信息,准确估测大气光幂;然后,根据大气散射模型得到初步复原无雾图像;最后,经过色调调整和细节增强处理,得到一幅真实感强烈的无雾图像.对于深度发生突变或者远景像素点,消除了光晕效应.与其他算法相比,本算法能很好保持色彩和细节信息,具有较好的实时性和鲁棒性.     

分段切换模型参数寻优的车道检测算法

车道检测算法的研究是智能车辆基于道路标识线或边界信息自主导航的首要环节。根据道路先验知识和驾驶员视觉处理经验,将道路图像分为近景和远景区域,近景区使用直线模型拟合车道线,远景区切换直线模型或三次曲线模型匹配车道线。融合道路图像的梯度幅值、梯度方向和灰度特征信息,建立概率判别函数,采用基于遗传算法操作的改进粒子群优化算法,快速搜索关于概率函数的最优模型参数,实现对车道的检测。对实际道路图像的试验结果表明,在路面存在阴影、光照不均匀、车辆遮挡以及车道标识线污损情况下,该算法都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性。     

基于区域对比度的图像显著性检测算法研究

图像的显著性在计算机视觉领域占据重要的地位,广泛应用于目标识别、图像分割、自适应图像压缩等图像处理技术。本文提出了一种基于图像对比度的显著性检测方法。我们的算法基于生理学研究的人类视觉规律和特征。首先我们考虑图像的局部对比度提取图像中具有显著对比度值得区域,然后我们对图像区域进行整体计算,统计图像的整体特征,最后我们用多尺度及空间因素对算法进行了优化。在公开数据集的实验结果表明,我们算法对于自然图像能够取得较好效果。     

Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种 Shearlet 变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带系数。对稀疏性较差的低频子带系数进行字典训练并求解其稀疏表示系数,并采用能量值取大的规则进行融合。高频子带系数采用区域拉普拉斯能量和的规则。最后,用 Shearlet 逆变换得到融合图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于多尺度融合方法和单尺度下基于稀疏表示的图像融合方法。     

基于均值聚类和循环导向滤波算法的农业图像去雾研究

采用均值聚类和循环导向滤波(MCLGF)算法对农业图像去雾进行了研究。首先,建立雾天图像光学模型;接着任意选取两个子特征向量作为初始聚类中心,根据分类结果,将有雾图像通过均值聚类分为天空区域和非天空区域,再通过天空区域中求取原图的最大像素值作为大气光值;然后,循环导向滤波实现细节平滑和边缘保持,最小化代价函数使导向滤波器的输出图像与输人图像差异最小;最后,给出了算法流程。实验仿真显示:该算法能够有效地降低图像中的雾气,结构相似度平均值为0.98、信息保真度平均值为0.96、图像信息熵可达9.12,可见边的正则梯度均值可达0.85,这4个评价指标相比其他算法均较好。     

基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测

针对复杂颜色和纹理特征条件下,多晶硅电池片上的色差检测问题,提出了一种基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测方法。首先对预处理后电池片图像进行颜色模型转换和通道分离,利用Otsu方法对单通道图像进行阈值分割处理,并计算各阈值图像的区域对比度,然后根据区域对比度情况选择合适的阈值图像,利用阈值图像所提供的信息提取图像特征;最后使用支持向量机分类器来判别电池片是否存在色差缺陷。实验结果表明提出的色差检测算法可以实现多晶硅电池片色差高效检测,色差缺陷检测的准确度、误检率和检测时间分别达到96.88%, 5％和109ms。     

基于LAB空间的LCD显示器CSF模型构建

目的通过心理物理学实验,在暗室下构造基于LCD显示器的人眼对比敏感度函数。方法通过测试不同颜色空间的自相关性,选择通道间相关性最小的颜色空间;选择4个颜色点制作不同空间频率、不同对比度的光栅图像;安排15人进行观测试验,得到不同空间频率下的心理对比度阈值,将得到的数据进行拟合得到对比敏感度函数模型。结果拟合得到了L通道、A通道、B通道的人眼对比敏感度函数。结论 Lab颜色空间的自相关性数值以0.1134最低,其正交性最好。得到的对比敏感度函数也符合人眼的低通特性,研究结果对图像色差模型的改进和图像压缩具有重要意义。     

场景化交互设计理论的分析与研究

目的 通过对场景理论和场景交互的解读与分析,阐述场景交互在创新交互设计方法中的重要意义,探讨场景化交互设计的意义和价值。方法 论述场景理论发展基础,提出场景交互的特征,对场景种类进行细致划分,同时将各细分场景的概念表述清楚。结合一般交互设计的流程与方法,提出针对各场景的设计方法,并把场景构建贯穿到交互设计的各个阶段。结果 提出细节场景、活动场景、信息场景、交互场景和评估场景,并结合各场景的特点,给出了场景交互的设计方法,论述了场景交互的意义。结论 场景交互设计是在交互设计研究领域的尝试和深化,它弥补了交互设计流程中不足的地方,将场景理论研究贯穿到交互设计的各个阶段,推动了交互设计过程的完善和革新,为交互设计研究提供了一些新的思考方向。     

基于VRML的航道虚拟场景应用研究

虚拟现实技术在诸多领域中展示了强大的功能,近年来随着水利工程的发展,该技术更多的应用于水工设计中。航道工程设计整治中的地形实景再现有助于更直观地进行航道线的确定和相关设施的布局,用 ArcInfo 实现地形面的三维建模,得到虚拟场景的对象。并用 VRML 及脚本创建虚拟的场景,可以较快地实现从离散地形数据到虚拟航道场景的浏览。     

基于VBR视频的联合信源信道码率控制方法

VBR视频编码与传输相比于CBR具有更大的优势。VBR编码中,需要根据编解码缓冲区和网络的约束进行信源信道码率控制。本文将联合信源信道码率选择问题进行简化,针对最新的视频压缩标准H．264提出准确的码率模型,在此模型下进行VBR信源编码码率控制,并根据缓)中器状态进行信道传输速率选择来获得平滑的网络流量。实验结果表明,这种VBR码率控制方法比CBR可以获得更高和更平稳的视频质量,而且在场景切换时效果更明显。     

基于多分辨率时频特征融合的声学场景分类

声学场景分类是计算机听觉中最难的任务之一,在单一特征条件下采用基本的卷积神经网络相对于传统的分类方法精度已经有所提升,但是效果依然不够理想。针对这一问题,在卷积神经网络框架下,提出了一种基于时频特征融合的声学场景分类方案。在分类模型构建方面,提出一种多分辨率卷积池化方案,构造多分辨率卷积神经网络,以更好地适应提取特征的时频结构;在特征选取方面,融合低层次包络特征对数——Mel子带能量和高层次结构特征——非负矩阵分解系数矩阵,把两种二维特征堆叠为三维特征送入分类模型。在2017年和2018年声学场景分类和事件检测挑战赛的开发数据集上进行了训练和测试。实验结果表明,文中提出方案比基线系统的分类精度分别提高7.5%和10.3%,可有效改善分类效果。     

深孔台阶爆破近远区振动特征的试验研究

为了探索深孔台阶爆破在近区和远区的振动特征,以现场试验为基础,利用回归分析、随机分析及小波包分解技术,从爆破振动信号的衰减规律、三分量特征、随机特征及能量分布等方面对二者进行了对比研究,结果显示:振速三分量在近区的K、α值均大于远区,远区各分量的α值更为接近。振速三分量在远区的相关系数大于近区,且更接近1,三分量中垂向分量的相关系数最大。近区当比例距离小于5时,径向振速最大,比例距离大于等于5时,垂向振速最大。远区的垂向振速最大。无论在近区还是远区,切向振速一般最小。振速三分量在近区的变异系数大于远区,径向振速的变异系数在近区和远区较为接近。最大段药量或爆心距增加时,近区及远区的能量均向低频带流动,近区的移动速度更快,同时近区及远区能量分布的频带宽度也将趋于集中,近区的频带宽度更宽。     

基于多级LatLRR和HSI空间的彩色图像融合算法

目的 为提高红外与彩色可见光融合图像的可视性,更好地再现图像的对比度和色彩效果,提出一种基于多级低秩表示和HSI颜色空间的彩色图像融合算法.方法 首先利用RGB到HSI颜色空间转换,把彩色可见光RGB图像转化到HSI颜色空间,并分离H,S,I三通道.然后利用LatLRR对彩色可见光图像的I通道图像和红外图像进行二级分解,可得到显著的细节部分和基础部分,并将彩色可见光图像I通道和红外图像的细节部分采用核范数自适应加权融合策略进行融合,基础部分采用高斯模糊逻辑值自适应加权进行融合.最后把融合后的细节部分和基础部分相加产生新的I通道图像,结合H,S通道再转到RGB空间,得到融合图.结果 实验结果表明,文中算法得到的融合图主观上彩色失真度最小、场景细节最清晰、红外目标更突出,同时客观评价指标值上升约1％～24％.结论 文中算法是一种有效的算法,对彩色图像融合结果有较好的改善作用.     

一种改进LS信道估计算法在稀疏多径水声信道中的应用

为了消除水声正交频分复用调制(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中噪声对稀疏多径信道估计的影响,提出了一种改进的最小二乘(Least-Square,LS)信道估计算法。该方法在传统基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)插值的信道估计结构上进行了改进,得到了基于阈值探测的DFT插值信道估计方法,该方法将小于阈值的时域信道响应置零,探测最有效信道抽头,有效消除噪声干扰的影响。仿真结果验证了DFT插值在稀疏多径水声信道估计中的实用性;得到了当循环前缀长度与信道长度越接近时信道估计性能(Bit Error Rate,BER)越好的结论;确定了在两种调制方式下算法的阈值系数范围;且该新算法与已有算法所需的信噪比可低约2 d B,解决了用循环前缀长度来近似信道真实长度的实际问题。