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为解决雾天环境下车辆环境感知困难的问题,针对车行视程去雾算法无法自动获取能见度、复原图像色彩过饱和、细节丢失严重等情况,克服传统器测法和目测法对能见度获取的非实时性及主观性,提出了一种改进的非线性二分求根算法,利用无参考图像空域质量评价指标(BRISQUE)对能见度进行实时修正,最终实现了能见度的自动估值。作者改进了大气能见度与车行可视距离的关系函数,由改进后的车行可视距离求出的透射率值与实际透射率相比误差减小,降低Halo效应的产生、增加了图像细节信息。实验表明,利用能见度求出的透射率估值在大气光散射模型下能够自适应的处理雾霾视频,复原出的视频图像画质清晰,色彩鲜艳亮丽不失真且能保留大量的图像信息,处理过程视频流畅无卡顿,对于在雾天环境中交通场景不断变化的车载视频也有良好的去雾效果。 相似文献
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一种改进的视频超分辨率重建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种基于低分辨率视频重建高分辨率视频的改进方法;采用高斯金字塔光流算法对低分辨率视频及高分辨率图像进行运动估计利用小波频带分解方法提取图像的高频细节,并对视频进行运动补偿,采用凸集投影方法对补偿后视频进行迭代优化;并通过MATLAB仿真实现了以上算法,实验结果证明本文算法重建质量更好、处理速度更快。 相似文献
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应用GO法分析消防设施分系统的使用可靠性 总被引:1,自引:1,他引:0
简述了GO法的原理,以可靠性框图和指标为基础,应用GO法分析了消防设施的使用可靠性.以供电分系统为例进行验证,为研究消防设施可靠性提供了新的方法和思路. 相似文献
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目的 无人机摄像资料的分辨率直接影响目标识别与信息获取,所以摄像分辨率的提高具有重大意义。为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种无人机侦察视频超分辨率重建方法。方法 首先提出基于AGAST-Difference与Fast Retina Keypoint (FREAK)的特征匹配算法对视频目标帧与相邻帧之间配准,然后提出匹配区域搜索方法找到目标帧与航片的对应关系,利用航片对视频帧进行高频补偿,最后采用凸集投影方法对补偿后视频帧进行迭代优化。结果 基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法在尺度、旋转、视点等变化及运行速度上存在很大优势,匹配区域搜索方法使无人机视频的高频补偿连续性更好,凸集投影迭代优化提高了重建的边缘保持能力,与一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法相比,本文算法重建质量提高约4 dB,运行速度提高约5倍。结论 提出了一种针对无人机的视频超分辨率重建方法,分析了无人机视频超分辨率问题的核心所在,并且提出基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法与匹配区域搜索方法来解决图像配准与高频补偿问题。实验结果表明,本文算法强化了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。 相似文献
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针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法;首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点;最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准;通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法. 相似文献
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