一种新的快速Retinex视频增强方法研究

针对现有视频增强算法时间复杂度较高的局限性,提出一种新的快速Retinex视频增强算法。该算法通过两次Retinex算法,将视频每一帧分解成照度分量和反射分量,再将照度分量分解成全局照度和局部照度。其中全局照度包含场景光照信息,局部照度包含由物体运动产生的光照变化。该算法可通过局部照度保留物体的运动信息,避免“运动伪影”,计算复杂度较低。实验表明,该算法对夜间高动态范围交通视频,具有良好的增强效果,且运行速度较快。     

基于Zernike矩的新型Retinex图像增强方法研究

针对传统的Retinex算法对雾天和彩色图像增强时,会出现色彩恢复不协调,光照分布不均匀这类缺点,提出了一种新的基于Zernike矩模型的Retinex图像增强方法。通过在HSV空间中求解图像V分量和S分量的Zernike矩来提取图像的背景灰度和阶跃高度,然后调节邻接像素内灰度变化差异和区域饱和度的相关性,进而增强图像的亮度,恢复图像的色彩。实验结果表明,该方法有效地解决了图像色彩恢复和光照恢复不足这一问题,而且对不同特点的图像都有良好的适应能力。     

基于绕组温度约束的永磁同步电机裂比优化方法

裂比是一个影响永磁同步电机转矩和效率的重要参数。该文提出一种基于绕组温度约束的永磁同步电机裂比优化方法。裂比优化中典型的热约束条件是电机所允许的最大铜耗或电流密度,然而,定子的齿、轭和绕组尺寸会随着裂比的改变而改变,导致电机的导热能力发生变化,因此典型的热约束条件难以限制绕组温度在同一水平。为此,该文通过搭建热阻网络,将绕组温升限制直接作为裂比优化的热约束条件。为提高热网络计算精度,提出基于热源位置的热阻分类方法。通过有限元分析和5 kW样机温升实验,验证了提出的裂比优化模型的有效性。     

基于照度分割的局部多尺度Retinex算法

针对现有多尺度Retinex图像增强算法采用线性加权的方法来综合各个单尺度Retinex增强效果,不能很好地体现出各个尺度在色彩保真和细节增强上的特点与优势,本文提出一种新的基于照度分割的局部多尺度Retinex图像增强算法.该算法首先通过引入带参数的LIP模型将图像分解成四个照度区域,然后对各区域根据照度的差异采用相应尺度的Retinex算法进行增强,最后通过基于面积的比例因子对各增强后子图进行照度融合,实现图像增强.实验结果表明,与现有多尺度Retinex算法相比,本文算法在图像亮度保持和细节增强上,处理效果较好,在色彩方面也有较好的效果.