基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。     

基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强

针对低照度全景图像存在的对比度低、视觉效果差等问题,提出了一种基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强算法。首先,将原图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,以图像信息熵作为度量估计最佳曝光率,采用亮度映射函数对V分量进行增强处理,再将其转回RGB颜色空间得到过曝光图像;接着,以低照度图像和过曝光图像为输入,采用曝光插值法合成中等曝光图像;然后,采用多尺度融合策略将低照度图像、中等曝光图像和过曝光图像进行融合,得到融合后的图像;最后,通过多尺度细节增强算法对融合后的图像进行细节增强,得到最终的增强图像。通过与NPE,LIME,SRIE,Li,Ying,RtinexNet算法相比,在不同场景的全景图像上,亮度顺序误差(LOE)最小为322,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.32,无参考空间域图像质量评估器最小为5.71,结构相似度(SSIM)最高达到0.82,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效地提升低照度全景图像的质量。     

基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强

针对在低光照环境下拍摄的图像受光照强度的影响而导致图像质量差的问题,本文提出了基于双边滤波的MSR与AutoMSRCR算法融合的低光照图像增强算法。首先,在原始低光照图像的HSV颜色空间中针对V分量使用基于双边滤波MSR算法对亮度通道进行增强,得到保留原有色彩信息的亮度增强图像。然后,将此初始亮度增强图像运用CLAHE算法基于LAB颜色空间进行亮度通道细节增强,得到细节增强的图像。最后,采用AutoMSRCR算法对原始低光照图像进行处理,并与细节增强图像进行加权融合得到最终的增强图像。以UCIQE,AG,SD,IE为评价指标,将经过该算法增强的图像与MSR算法,MSRCR算法,CLAHE算法,改进GAMMA算法等进行比较。结果表明,使用该图像增强算法处理的图像效果最佳,UCIQE达到了0.472 1,AG达到了12.674 2,SD达到了0.263 2,IE达到了7.637 9。增强后的图像色彩信息更加丰富,图像更加清晰,图像对比度更好,图像的边缘纹理信息保留更完整,图像质量更高,本研究为低光照图像增强提供了一种可行方法。     

基于多方向扩展Sobel加权算法的合作目标检焦方法研究

在高空及邻近空间环境中，温度、压力等环境的急剧变化会导致航空光学载荷的光学系统出现离焦现象。为此，对图像背景亮度均衡算法和基于边缘检测图像清晰度评价自动检焦方法进行了研究，针对静态合作目标的检焦图像背景亮度不均衡的问题，提出了动态分块均衡背景亮度算法，设计了一种基于多方向扩展Sobel加权算法的合作目标检焦方法，所提的背景亮度均衡算法能够在保留细节的同时均衡图像背景亮度，设计的检焦方法能够有效检出图像更多边缘细节。为了验证该方法的检焦性能，使用可见光探测器对合作目标成像，模拟光学载荷的检焦过程获取过程图像，实验证明的了该方法消除了背景亮度变化对检焦结果的影响,较传统图像检焦算法具备更高的灵敏度，检焦精度提升了5%。     

结合引导滤波和非线性二阶特征的色调映射方法

为提高图像的可视化效果,增强图像的局部细节信息,提出一种结合引导滤波和非线性二阶特征的色调映射方法,首先提取输入图像的亮度信息,利用引导滤波器对亮度图像进行多尺度分解,得到基本层和细节层图像,其次,通过引导滤波方法构造细节层的权重图,对基本层利用Hessian矩阵构造一种非线性二阶特征,再通过引导滤波方法构造基本层的权重图,最后,根据权重图对分解后的基本层和细节层图像实现亮度图像的重构,然后恢复亮度图像的色彩信息,获得最终的结果图像。实验结果表明,该方法较为完整的保留源图像的局部细节信息,具有良好的视觉效果。本文将Hessian矩阵用于提取基本层图像的高频信息,可以更好地突出图像的边缘信息,丰富图像的细节特征。与对比算法的客观指标相比,该方法的质量分数提高了11.28%,结构保真度提高了10.82%,自然相似性提高了186.46%。     

基于特征的包含大运动物体的图像拼接

针对传统的基于特征的图像拼接算法不能很好地解决大运动物体造成的场景误匹配问题,提出了一种基于特征的包含大运动物体的图像拼接算法。在SIFT提取特征点并匹配的基础上,通过随机采样一致性算法去除误匹配点,并通过观察特征连接线角度的波动值,自适应判断场景中是否出现大运动物体以及场景匹配是否出现错误,最后通过改进的加权方法实现图像融合,很好地解决了运动物体的干扰。试验表明,该方法有良好的效果和鲁棒性。     

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测方法.首先通过设定阈值滤除序列图像中的噪声,然后对三帧算法进行改进,即利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓.最后采用一种运动物体跟踪算法,实现了运动物体和静止物体的识别,克服了以往算法中的误检和空洞问题,实验结果表明,该方法能够满足实时性的要求.     

一种双分支结构的图像语义分割算法

图像语义分割需要精细的细节信息和丰富的语义信息,然而在特征提取阶段,连续下采样操作会导致图像中物体的空间细节信息丢失。为解决该问题,提出一种双分支结构语义分割算法,在特征提取阶段既能有效获取丰富的语义信息又能减少物体细节信息的丢失。该算法的一个分支使用浅层网络保留高分辨率细节信息有助于物体的边缘分割,另一个分支使用深层网络进行下采样获取语义信息有助于物体的类别识别,再将两种信息有效融合可以生成精确的像素预测。通过Cityscapes数据集和CamVid数据集上的实验验证,与现有语义分割算法相比,所提算法在较少的参数条件下,获得了较好的分割效果。     

一种改进的基于形变方法的图像拼接算法

为实现存在形变和曝光差异的图像之间的无缝拼接,提出一种改进的基于形变方法的图像拼接算法.该算法对已经配准的待拼接图像的重叠区域进行图像融合,先利用直方图匹配法使两幅待拼接图像分别生成符合对方曝光程度的图像,然后利用基于水平集的序列图像生成算法得到在两种曝光程度下的融合图像,再结合多分辨率图像拼接算法和动态规划最佳缝合线查找法对得到的融合图像进行拼接,最终获得拼接图像.通过对合成图像和标准数字图像的模拟拼接实验表明,该算法能同时实现图像形变和曝光差异的平滑过渡.     

基于ViBe的动态目标检测算法优化

针对ViBe算法在动态目标检测中鬼影和阴影现象难以消除的问题,在ViBe算法基础上提出三点算法优化方法。首先在背景建模中扩大样本取值范围减少判别误差,然后利用鬼影区域定点背景模型重建方法快速解决由动态目标建模中导致的鬼影问题,最后在HSV色彩空间中利用色度找出候选阴影区域,比较区域梯度阀值消除动态目标的阴影。实验证明优化后的ViBe算法不仅保留了其动态目标检测实时性高的优点同时也能够很好的解决原本算法中存在的鬼影和阴影问题,从而能够很好地将动态目标从背景图像中分割,利用分割后的图像可以实现固定背景下动态目标跟踪。     

马尔科夫随机场模型下的Retinex夜间彩色图像增强

由于Retinex算法在处理夜间彩色图像时容易出现光晕、颜色失真、细节丢失与噪声干扰等问题,本文基于马尔科夫随机场（MRF）提出了一种针对单幅图像的Retinex图像增强算法。该算法在HSV颜色空间下采用线性引导滤波估计图像照度分量;在MRF模型下求解仅包含物体本身特性的反射分量,并通过颜色恢复函数与增益补偿方法进行颜色恢复与校正,最终实现了夜间彩色图像的增强。实验结果表明,利用本文算法处理后图像的均值（整体亮度）可以提高2倍以上,标准差、熵、峰值信噪比（PSNR）等参数均有5%以上的提升。与其它基于Retinex原理的算法相比,本文提出的算法增强效果显著,具有消除“光晕伪影”现象、抑制噪声、颜色保真和有效地凸显边缘细节信息等能力。     

基于混合映射的高动态范围场景再现

高动态范围场景再现技术广泛应用于消费电子、虚拟现实、摄影以及计算机视觉等领域。针对目前大多数高动态范围场景再现方法很难有效兼顾场景的整体效果和局部细节的问题,本文提出了基于混合映射的高动态范围场景再现方法。首先将输入的高动态范围场景从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,得到原始图像的3个分量:色调、饱和度和亮度;然后利用对数方程将亮度分量转换到对数域,以便符合人类对场景亮度的感知机理,并利用具有sigmoidal函数特性的反正切函数自适应地压缩全局动态范围,以得到良好的整体效果;接着采用改进的SSR方法对全局压缩后的亮度图像进行局部映射,以增强图像亮区和暗区的细节信息;最后,对饱和度分量进行自适应调整,并将图像由HSV颜色空间转换到RGB颜色空间得到最终的映射图像。选取10组不同的高动态范围场景,从主观和客观两方面进行比较分析。实验结果表明:本文提出的方法既保持了良好的整体效果,又充分保留了图像的局部细节,使图像看起来更加生动自然;同时该方法计算速度快,具有很高的效率。本文算法优于其他5种典型的比较算法,在大多数高动态范围场景再现过程中取得了令人满意的效果。     

改进暗通道先验的航空图像去雾

目前较为流行的去雾算法都存在着过度增强以及增强不足,容易造成光晕效应以及色彩严重失真。提出一种基于四叉树细分的改进大气光估计方法以及一种改进的引导滤波用来解决这些问题。首先,对非重叠暗通道使用四叉树细分方法估计更加可靠的大气光值。然后,分析引导滤波在边缘区域的光晕效应产生的原因,对其加入自适应权重因子,用改进后的引导滤波对初始传输图进行优化。最后,用估计的大气光值和优化后的传输图根据大气散射模型得到去雾图像。实验结果表明:去雾后的图像颜色较为可靠,边缘区域光晕效应减弱。从颜色可靠性和细节增强度来说,提出的算法比现阶段的去雾算法有较为出众的表现。     

多尺度引导滤波及其在去雾中的应用

将引导滤波与提升小波相结合提出了一种多尺度引导滤波方法,以实现在平滑图像细节的同时保持图像边缘不模糊。该方法通过提升小波法对将图像进行多尺度分解,即将信号分解成一个低频子带和多个高频子带。在提升小波重构过程中,利用引导滤波平滑每个尺度的低频信息并保持其边缘不模糊。最后,针对滤波后残余的细节,对提升小波重构后的平滑图像再次进行引导滤波,以便进一步平滑图像细节。将多尺度引导滤波应用于暗通道去雾先验理论并进行了主、客观评价。结果显示:多尺度引导滤波能够深层次平滑图像细节,保持边缘完整性,从整体上提高了图像的对比对和视觉效果,有效恢复了场景信息并保留场景的边缘信息。另外,该方法改善了客观评价指标,其对比度增强系数指标平均提升了0.1以上,场景结构相似度平均提升了1以上,而LOE(Lightness Order Error)参数降低了10以上,满足了去雾应用的视觉需求。     

大气光幂雾图像的清晰度复原

针对现有图像去雾方法处理效率低,天空部分处理效果欠佳以及去雾图像视觉效果不理想等问题,提出了一种快速大气光幂去雾算法。提出的算法是对全球环境光值和大气光幂值求取方法的改进。首先,采用高斯低通滤波求取雾气图像低频区,应用循环四分图算法在低频区得到全球环境光值A;其次,采用暗原色优先算法获取初始大气光幂值,结合自适应各向异性高斯滤波处理大气光幂;最后,采用色调调整增强图像细节,使图像逼近于无雾场景。实验结果表明,本文算法能消减图像景深突变处的晕轮效应,亮度、对比度和细节信息处理效果较好,不仅较完整地保留了边缘细节,而且显著提升了处理效率,同时具有较高的鲁棒性和实时性。     

Low Dynamic Range Solutions to the High Dynamic Range Imaging Problem

While capturing a real world scene using a common digital camera,due to limitations of the sensar dynamic range,we will not be able to capture the entire dynamic range of the soene.This problem is evident while capturing a picture of a scene which has both brightly and poorly illumninated regions.High Dynamic Range (HDR) imaging aims to recover the entire dynamic range of the scene by compositing multi-exposure images.Tone reproduction is required for displaying HDR images as the corresponding Low Dynamic Range(LDR) images on common displays.This paper discusses novel approaches to reconstruct LDR images directly from multi-exposure images.It is assumed that there is no knowledge of camera response function and other caraera settings.At last,it is explained how this task can be achieved effectively for static and dynamic scenes.     

一种基于非线性各向异性扩散PDE的矢量图像放大方法

根据矢量图像像素值特点,利用偏微分方程理论中的热传导数学模型,提出了一种基于非线性各向异性扩散PDE的矢量图像放大法.实验结果表明:文中所提出的算法对灰度图像和彩色图像进行放大均有较好的视觉效果.与传统插值放大算法相比,放大后图像减轻了模糊化,锯齿化以及振铃化效应;与已有的基于偏微分方程的图像放大算法相比,该算法能够较...     

结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法

针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先,采用高斯混合模型对有雾图像进行建模,然后用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法优化模型参数,从而将有雾图像分割成天空区域和非天空区域。其次,根据天空区域暗通道值的不同将其分为淡雾区、中雾区和浓雾区,分别估计透射率。并结合大气散射模型得到复原图像。最后,采用高动态范围图像自适应局部色调映射方法提升复原图像的亮度。实验结果表明,该方法有效地解决了经典暗通道先验方法去雾时产生的天空失真问题,且复原后的图像更清晰、视觉效果更好。