基于多散射模型的光源退化图像复原方法及应用

由于大气粒子对光的多散射作用非常显著,多散射的一般表现是在各种天气条件下光源周围的辉光现象。针对恶劣天气条件下的光源图像,采用辐射传输方程建立了点光源的多散射模型。根据所得到的点扩散函数对晴朗天气下带有光源的图像添加天气效果,并对恶劣天气条件下的光源图像进行复原,去除光源周围的辉光,从而得到清晰的光源图像。仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于大气调制传递函数的天气退化图像复原方法研究

描述了天气退化图像形成的原因,及其复原原理,并基于大气调制传递函数建立了图像退化的物理模型,阐述了大气调制传递函数及其两个分量湍流调制传递函数和气溶胶调制传递函数的预测方法,利用得到的大气调制传递函数的估计值,对天气退化图像进行复原,仿真结果表明了该方法能够有效地对天气退化图像进行复原.     

基于大气散射模型的偏振图像去雾方法

雾霾天气越来越常见,导致所采集图像的应用价值降低,因此如何获得清晰度高的图像成为计算机视觉等领域重点研究的内容。在大气散射模型的基础上提出一种利用图像偏振信息的去雾方法。该方法首先利用偏振成像系统获取平行和垂直方向的两幅偏振图像,结合暗原色先验理论自动估计大气光强信息,估计传输率图并采用改进的导向滤波的方法优化传输率图,最终实现图像去雾。实验结果表明,该算法提高了图像的清晰度及对比度,有效改善了雾天条件下景物的视觉效果。     

基于大气散射模型和曲波变换的交通图像增强研究

通过研究雾天彩色降质图像的特征,提出以大气散射模型为基础,采用基于曲波变换的消失点检测算法进行边缘稀疏化以提取角点,并根据计算的景点深度进行图像增强运算.选取5种图象锐化函数对实验结果进行评估,对比直方图均衡化图像增强法和多尺度Retinex图像增强法,显示出基于大气散射模型和曲波变换的方法在图像增强方面效果更佳.     

基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究

提出一种基于序列图像的湍流退化图像复原方法,该方法通过非刚性配准技术对湍流退化图像的变形进行校正,对校正后的图像再通过滤波的方法去除图像中残存的噪声,最终得到复原图像。实验表明,使用该方法对湍流退化图像进行复原能够得到较好的复原结果。     

基于深度图的水下图像复原

水下图像深度图估计的准确性影响复原后的图像质量,为得到更加准确的深度图,提出了一种基于衰减通道结合亮度图的深度图求解算法,并利用该深度图复原水下图像.首先,根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后,利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后,通过逆求解水下成像...     

最小二乘方图像复原方法的改进

研究了一类具有约束条件的最小二乘方图像复原方法，在此基础上，提出了具有一阶微分条件的约束最小二乘方图像复原方法．仿真结果证明了该算法的有效性．     

基于级数优化的小波去噪MAP图像复原方法

介绍了MAP超分辨力复原方法的原理以及小波滤波去噪的原理和具体方法,由于小波变换具有多分辨率分析和在时频(空频)两域都具有表征信号局部特征的能力,基于小波阈值去噪的图像超分辨力复原方法对于低信噪比图像处理具有独特的优越性,证明了其应用于超分辨率复原算法的有效性,并提出了基于级数优化的小波去噪超分辨力复原算法。     

基于简单射线散射模型的X射线图像增强算法

在传统的射线成像技术中,由于物体本身的结构与散射的X射线叠加,所得图像的可见度通常会受到限制.针对此问题,提出一种基于简单散射模型的图像增强算法,可以提高单一X射线图像的可见度.首先,根据简单散射模型复原X射线图像,在复原过程中加入了新的中值算子,可以有效抑制射线图像中的脉冲噪声成分;同时,对细化之前的透射率图像应用了导向滤波,使灰度值跳跃的边缘部分的复原效果得到了明显改善,并使光晕伪影现象最小化;最后使用一种灰度优化的方法对复原图像进行后处理,在提高对比度的同时保留了图像中的小细节.实验结果证明了该算法对于低对比度、低亮度射线图像的可行性,增强后的图像中被检测物体的结构更加清晰,大大提高了射线图像的可见度.     

基于线性回归法的大气自动校正模型及实现

为了克服传统大气校正效率低、精度差和自动化程度不高的缺陷,提高LAND-SAT TM/ETM数据大气校正的效率和精度,达到用计算机来代替传统手工作业的目的,依据线性回归法大气校正原理,借助专业遥感图像处理软件ERDAS IMAGINE的空间建模功能,构建了大气自动校正模型.通过与传统手工作业方法对比得出,在效率上,自动校正模型比传统手工作业高出60~100倍;在精度上,也比传统手工作业方式提高了1~5个DN值.证明了该模型具有一定的可靠性和实用性.     

大气散射校正静态实时偏振图像去雾技术

为了在雾霾天气下实现静态实时图像去雾,研究了大气衰减模型,分析了大气溶胶对成像的影响和大气散的射校正方法,提出了偏振去雾方法的技术原理.利用斯托克斯参数和穆勒矩阵实现原始数据的静态获取,基于偏振测量结果实现天空区域的实时提取,通过提取结果定性和定量分析,找到了偏振角范围和大气散射光强度阈值的规律性,实现了静态实时偏振去雾.静态实时偏振去雾方法将原始数据由不确定的偏振图像改变为固定的偏振图像,克服了对手动操作和主观评价的依赖,简化了去雾流程,解决了复杂的全局参数估计问题,提高了图像复原的准确度.所提出的静态实时偏振去雾方法为雾霾天气下高分辨、高稳定性和高实时性成像提供了新的理论和技术手段.     

基于双Snake模型的颅骨CT图像分割方法及应用

利用活体人颅骨CT图像,通过双snake模型边界分割算法确定CT图像中颅骨的内外边界,并利用多边形近似其边界,随后通过计算内外多边形中相对应的线段间的距离,实现前额骨、顶骨和枕骨在图像中的厚度信息的获取,从而为基于CT图像获取颅骨的厚度信息的应用提供了一种有效手段.在对前额骨、顶骨和枕骨的不同位置的厚度计算结果进行分析后,得出顶骨厚度的标准偏差和厚度变化率较大这一特征规律.本算法对颅骨边界的描述准确,该方法将为建立人体头颅数据库、头部的生物力学造型等领域的研究提供参考依据.     

基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用

图像分割是图像识别中的主要问题，同时它又是一个经典难题；声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难，属性直方图概念是直方图概念的推广；Otsu阈值化方法是一种性能良好的方法，本文将属性直方图概念应用于Otsu法中，提出了一中基于属性直方图的图像分割方法，文中阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为实例说明了这种方法的可行性。     

基于改进的Kolmogorov谱湍流模型的图像退化研究

大气湍流干扰空中目标的成像探测,使得观测到的目标图像是严重抖动和模糊的。文章研究了这些抖动和模糊效应,总结了湍流流场的统计特性和光在大气中的传输特性,具体分析了湍流效应退化图像的特征。采用包含了湍流内外尺度影响的波结构函数、折射率谱以及成像系统退化函数的新退化模型,相比Kolmogorov谱模型,该模型引入了更完整的先验约束条件,更接近大气湍流的物理特性。通过对计算结果进行分析,验证了退化模型的合理性,并对图像退化给出了定量的描述。对进一步进行湍流效应退化图像校正算法研究具有重要意义。结果表明采用了改进的Kolmogorov谱模型的图像的退化效果更加接近真实的退化情况。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

一种基于阈值初始化的变分水平集牙菌斑图像分割方法

将变分水平集和图像阀值化两种图像分割方法相结合,在分析灰度图像直方图分布的基础上提出利用图像阈值设定C-V模型的初始化轮廓的新方法,改变了原有C-V模型的初始轮廓线设置中存在的不足.新方法应用于牙菌斑图像分割中能够较好的识别牙齿图像边缘信息,为下一步对牙菌斑进行量化分析提供了良好的数据基础.     

一种直方图分段逼近的图像分割方法

对于图像灰度信息的分布可使用直方图进行分析。分析图像的直方图是图像处理中的一种常见的方法。对于在图像分割时难于得到图象分割的准确阈值问题,提出利用多项式对直方图包络线进行分段拟合,把图像分割阈值问题转化为求多项式极小值的问题,从而求出用于分割图像不同灰度层次的最优阈值的方法。实验结果表明,这种多项式分段拟合直方图包络线的方法具有比较好的直方图包络线拟合效果,可以为灰度图像的多层分割求出比较理想的阈值。     

基于主色调的广义直方图图像检索方法

为了提高基于内容的图像检索的检出率，提出了基于主色调的广义直方图图像检索方法．该方法既考虑了位置信息，又提高了检索的速度，同时在检索过程中减少了图像间不同背景对目标的影响．实验结果表明，该方法取得了较好的检索效果．