通道修正均衡化的水下图像增强算法

水中介质和微粒的影响导致光波传播衰减和散射, 在成像过程中水下图像会出现模糊和色偏等情况, 这些 水下成像退化的情况给水下的目标识别、目标跟踪、特征提取等应用带来困难. 针对以上问题, 本文提出了一种基 于通道修正均衡化的暗通道先验(CCD)水下图像增强算法: 首先是对色偏的水下图像进行通道修正均衡化, 利用直 方图强度中心做一个映射, 并将映射的三通道信息融合到限制对比度自适应直方图均衡化中, 改善了图像色偏和对 比度不足的情况; 其次是通过暗通道先验算法进行去模糊, 通过水下增强图像数据集的实验表明, CCD比现有算法 更有效地应对了水下图像成像退化问题, 取得了更好的图像质量指标; 此外, 在特征检测预处理步骤中, 本文方法能 够将检测特征点数提高约1.88倍.     

一种基于暗通道优先和双边滤波的遥感图像 增强方法

提出了一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,本文使用双边滤波代替softmatting以用于透射图的优化,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出了透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。实验结果表明,本文的算法能够有效地增加图像对比度,使图像更符合视觉特性,适用于遥感图像的可视化增强。     

基于图像匹配的变压器套管工况识别方法研究

针对变压器套管工况识别难度大的实际,提出了基于图像匹配的变压器套管工况识别方法。首先,采用基于Guided滤波的Retinex图像增强算法对现场采集的变压器套管图像进行了预处理,然后采用基于改进的SIFT特征匹配算法对待测图像进行精确定位,利用基于最大熵阈值法（OET）图像分割方法提取了套管的边缘。最后,设计了识别器,进行了运行工况识别,给出了结果和分析,并将该方法应用于工程领域,体现了较高的实用价值。     

暗通道先验的大坝水下裂缝图像增强算法

目的 大坝水下裂缝图像存在非均匀亮度、低信噪比、低对比度等复杂情况,导致裂缝特征提取极为困难,本文提出一种改进暗通道先验的大坝水下裂缝图像自适应增强算法。方法 首先对非均匀光照图像进行全局匀光处理和噪声抑制处理,在保护纹理信息的同时消除亮度分布不均的问题;其次改进暗通道先验理论,结合导向滤波方法,精确估算去噪恢复图像;然后对去噪恢复图像进行基于概率分布理论3σ原则的自适应分段线性增强;最后对增强图像从均值、方差、峰值信噪比、对比度和信息熵等方面进行整体定量评价。结果 选取了2幅典型的水下光照不均匀大坝裂缝图像作为研究对象,采用本文提出的方法进行图像增强处理。将本文算法的增强效果与直方图均衡化、同态滤波、多尺度视网膜增强算法（MSR）以及带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的增强效果进行对比分析。为了测试本文方法的鲁棒性,对原图像增加椒盐噪声信号和高斯噪声信号,评估本文算法对包含确定分布噪声的抗干扰能力。本文方法相比以上其它方法,具有最好的增强效果,对2幅原始图像对应增强图像的峰值信噪比（PSNR）分别为42.77和41.49。结论 仿真实验结果表明,本文方法能有效抑制水下图像噪声干扰,增强大坝水下裂缝图像的清晰度。本文方法对不同光照条件下大坝水下裂缝图像增强有很强的自适应性,对水下裂缝图像增强处理有效可行。     

结合暗原色图像参考的单幅图像去雾*

针对在暗原色先验理论下对天空区域的透射率估计总是过于偏小的问题,提出了一种基于暗原色图像的透射率纠正方法。以暗原色图像为参考,提取其天空等明亮区域的灰度归一化值替换生成新的透射率图。该方式提高了天空区域的透射率值,使其更接近于真实值。实验结果表明,对于各类雾化图像,在无需调整各参数值的情况下,该算法均能很好地避免天空区域出现色差失真问题;同时对于不含天空区域的图像,去雾仍然有效。此外,算法执行时无需进行复杂的天空区域识别及提取等操作。算法在实际去雾应用中实现了无参化,自动化程度高;对于分辨率为640?480彩色图像,速度可达1.5帧/s。     

基于多种先验的盲图像复原方法

基于好的还原图像是倾向于清晰图像而不是模糊图像这样一个事实,提出了一种基于多种先验的有效的盲图像去模糊方法。目前比较好的去模糊方法对于特定场景图像的复原效果不理想,存在一些模糊,包括轮廓和细节表示不清晰。为解决这些问题,结合多个先验知识,包括暗通道先验、强度图像先验和梯度图像先验知识,并加以权衡,就可以在复原过程中为轮廓和细节提供更多的先验信息,并把这个先验知识放到MAP的框架中,通过不断地迭代得到估计模糊核,再利用非盲的图像复原方法对原图像复原。在泛化处理自然环境的多种场景中,本文方法相较于目前比较先进的方法,结果的轮廓和细节都有不错的提升。     

快速去除单幅图像雾霾的算法

运用黑色通道先验知识(DCP)计算出整体大气光,然后通过该整体大气光和估计的大气散射光求解出介质传输率,最后由大气衰减模型得到复原结果。该算法集DCP估算整体大气光较为精确的优点和大气散射光计算快速的优点于一体。实验结果表明,该算法不仅能在视觉效果上取得较好的复原结果,而且使得去除雾霾的时间大大缩短。     

基于暗通道先验和核回归的图像去雾研究

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致观察到的图像质量在一定程度上有所下降。本文提出一种基于暗通道先验知识和局部多项式核回归的图像去雾方法。首先,根据暗原色先验原理估计出大气光强度和初始透射率。其次,采用局部多项式核回归对透射率进行平滑和细化。最后,利用细化后的透射率和估计的大气光强度恢复雾天图像。实验结果表明,采用该方法可以有效地实现去雾。与目前最先进的方法相比,处理后的图像保留了更多的细节信息,且提高了图像清晰度。     

基于暗原色先验模型的快速去雾算法

为了实时地消除图像中的雾气,提出了一种基于暗原色先验理论的快速去雾算法.改进了透射率修复方法,显著地减少了算法的计算量;通过自适应调节透射率下限值和大气光成分值,扩大了去雾处理的适用范围;对复原的图像进行增强处理,改善了复原图像的整体视觉效果.实验结果表明,本文算法能有效地去除图像中的雾气,同时提高了算法的处理速度,有利于算法的实时实现.     

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究

为改善雾、霾气候条件下采集到的图像质量,提出了一种快速的单幅图像去雾算法。该算法利用中值滤波对暗原色先验算法进行重新定义,消除halo效应;利用均值滤波对上述结果进行二次滤波,提高透射率的估算精度以及恢复图像的亮度。该算法简单,时间耗损度低。实验结果证明,该算法可有效提高场景的对比度和清晰度,且对天空色度具有很好的恢复性。     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。     

基于暗原色先验的区域自适应图像去雾方法

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致拍摄的图像严重退化。针对这一问题,提出一种简单有效的单幅图像去雾算法。设计晕光估计算子检测出晕光区域,在暗原色先验条件下,根据晕光估计值获取区域自适应融合权值,进而在不同区域采用不同的加权方式融合基于单像素估算的透射率与基于块状区域的透射率以获取精确透射率,有效地消除了晕光效应;最后增加参数限制透射率过低,保护了天空区域。实验表明该算法复原的图像清晰自然,尤其是在前景与背景的边缘处及天空区域能够达到很好的去雾效果。     

一种基于水声信道的无线传感器网络路由协议

以无线传感器网络的水下应用所面对的挑战为背景,针对水声信道的传输特点,在最小代价算法和目的节点序列距离矢量DSDV(Destination-Sequenced Distance-Vector)路由协议的基础上,提出了一种均衡节点能耗的路由协议算法.该协议按照最小能量代价建立多跳路由表,从而在数据传送时能够均衡各节点的能量消耗,达到延长网络生命周期的目的.仿真结果表明,相对于DSDV协议,本文提出的协议能够实现能量均衡,有效的延长网络生存周期.     

基于导向图优化的单幅图像深度去雾算法

针对雾霾等天气条件下获取的图像出现对比度下降、颜色失真等降质现象,提出一种基于导向图优化的单幅图像深度去雾算法。该算法在对大气散耗函数特性进行分析的基础上,引入图像局部均值和标准差优化导向图;再进一步对导向图进行分区域滤波,得到平滑且边缘清晰的导向图;然后采用快速引导滤波估计大气散耗图;最后根据大气散射物理模型恢复清晰图像。实验结果表明,恢复的图像清晰自然,细节丰富,近景去雾彻底,远景去雾有很大提升,在景深突变处的边缘取得较好的效果,提高了户外视觉系统的视见度和鲁棒性。     

Research on hybrid feature selection method of power transformer based on fuzzy information entropy

The data of dissolved gas in oil analysis (DGA) is uncertain affected by the influence of transformer capacity and fault location, which makes transformer fault diagnosis model based on DGA has low accuracy. Therefore, we propose a hybrid feature selection method based on fuzzy information entropy, whereby optimizing the reasonable DGA feature parameter according to the feature information between the parameter and fault type, to reduce the influence of DGA data uncertainty on the fault diagnosis accuracy. Firstly, the characteristic relevance and redundancy functions are constructed based on fuzzy information entropy theory. Secondly, these functions are taken as the optimization objectives of binary-chaotic multi-objective particle swarm optimization algorithm(B-CMOPSO), to search for the feature subsets in the feature space composed of 46 DGA feature parameters. Then, the optimal feature subset is selected based on the simulation accuracy of ELM, SVM, Adaboost.M1 and BPNN on the feature subsets. Finally, 30 simulation experiments are carried out to compare with several multi-objective optimization algorithms, common Filter methods and common DGA feature combinations, and the rationality of the proposed method is verified by the t-test method. The results show that the 4 classifiers accuracy means is maximatily improved by 18.95%, 20.77%, 19.85% and 21.27% respectively compared with common DGA feature combinations, indicating that the optimal feature subset preserves more feature information and can effectively reduce the influence of DGA data uncertainty on diagnostic accuracy.     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。     

基于单幅图像景深和大气散射模型的去雾方法

为恢复雾天图像对比度和颜色,更好地提取图像中的信息,根据海上开阔海域的特点,利用3维到2维透视投影模型,推导了海上图像任意像素点景深的计算公式,并结合暗原色先验知识,有效解决基准景深点的选取和天空亮度的选取问题,最后基于相对景深模型和大气散射模型,对单幅雾天图像进行清晰化处理。通过大量雾天降质图像的实验验证,该算法的去雾效果优于基于暗原色先验统计方法的效果。     

水声信道的多模型模拟和试验

水声信道是一个时变的多径信道,且在不同的时间由于海面的状况不同而不同。为较好地实现水声通信．必须对各种水声信道进行较好地了解,研究出适合水下通信,尤其是水下实时通信的较为实际的模型,增加水下声通信的可靠性和水声实时通信的可懂率。该文在前期研究的基础上,将多模型方法应用于水下声信道的研究,并得出了相应的实验方法。     

结合背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的#br# 水下图像增强

水下环境、光线衰减和拍摄方式造成水下图像具有不同色调、对比度和模糊度.基于图像成像模型的水下图像复原方法通常基于暗通道先验或最大像素先验,容易受到水下复杂环境的干扰而输出低质量的复原图像,因此文中提出基于背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的水下图像增强方法.首先,提出多候选背景光融合方法,估计正确的背景光.然后,基于高质量水下图像统计得出水下暗通道先验,计算更准确的RGB分量传输地图.将复原图像从RGB颜色模型转换到CIE-Lab颜色模型,对L亮度分量和a、b色彩分量分别进行归一化拉伸和优化调整,进一步提高复原后水下图像的亮度和对比度.多种定性和定量分析说明文中方法增强的图像在对比度、亮度和颜色上的显示效果优于大部分现有的水下图像增强方法复原的图像.     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。