一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

针对雾霾天气下捕获的图像存在低对比度、低饱和度和色调偏移等现象, 提出了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法.该方法从大气散射模型出发, 利用暗通道先验法则,通过灰度开运算对大气光值进行区间估计,同时获得介质传输率的初始估计, 并通过白平衡简化大气散射模型; 其次,基于Retinex理论,利用高斯滤波获得介质传输率的粗略估计, 并通过线性映射实现灰度值搬移; 然后,将介质传输率的初始估计和粗略估计进行像素级融合, 利用快速联合双边滤波进行边缘优化,同时通过参数自适应调整的方法对雾图中大片天空区域的介质传输 率进行修正; 最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到复原图像.与几种典型的图像去雾算法相比, 本文算法具有很快的运算速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色.     

基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

近几年,生态环境逐步恶化,雾霾情况日益严重,从总体上来看现阶段无论是在实际应用中还是学术界都没有能简便实现单幅图像快速去雾的方法。基于此种情况,笔者首先分析了现阶段单幅图像去雾方法研究状况,并结合自己的实际工作经验研发了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法,该方法在实际中的应用能够实现单幅图像的快速去雾,同时,也较为简单有效。     

基于暗通道先验去雾算法的研究与改进

基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法,从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

针对现有去雾方法计算成本高、色彩失真及去雾不彻底等问题,提出一种结合瑞利散射理论与暗通道先验的单幅图像快速去雾算法.对瑞利散射理论进行研究,设计一种简单而有效的改进大气光估算方法;建立暗通道先验模型,对初始透射率图进行估计,采用线性高斯滤波器对初始透射率图进行平滑处理;通过大气散射模型恢复无雾图像.通过户外模糊图像的定...     

自适应校正透射率的暗通道先验去雾算法

针对暗通道先验算法复原后的图像在天空区域容易产生色彩失真和伪影的问题,提出了一种新的暗通道置信度计算方法,用以校正天空区域的透射率.根据观察,图像中亮度越高、饱和度越低的区域,越不满足暗通道先验的假设,利用二维高斯函数,结合有雾图像饱和度和亮度的特点,设计了一种新的自适应调参的暗通道置信度计算方法,对不满足暗通道先验区...     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法.现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰.而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况.其次,将去雾后图...     

基于暗原色先验的图像快速去雾

针对雾天图像饱和度和对比度较低,提出一种基于暗原色先验和透射率权值的改进算法。估计大气光的取值范围,根据该范围确定大气光值,通过判定因子区分出暗原色失效区域;对该区域透射率进行基于透射率权值因子的调整;采用快速引导滤波细化透射率,并结合大气散射模型恢复图像。该算法能在去雾过程中对可调参数进行自适应选取。实验结果表明,该算法效率较高,且复原的图像细节丰富、颜色自然,视觉效果提升的较为明显。     

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。     

基于暗通道先验和优化自动色阶的图像去雾算法

针对暗通道先验产生的图像深度边缘上的白色晕圈、天空区域失真等问题,提出基于暗通道先验和优化自动色阶的单图像去雾算法.引入改进暗通道先验对透射率进行导向滤波,精细化透射率传播图,利用加权最小二乘法保留图像边缘信息,以优化自动色阶增强图像.采用定性与定量分析相结合的方法对该算法和几种经典去雾算法进行评价,结果表明该算法能够...     

基于暗通道优先烟雾检测算法的研究

烟雾的检测在现代智能消防中有着重要的应用前景。针对当前烟雾检测算法中存在的易受疑似烟雾物体的干扰,对稀薄烟雾检测灵敏度不高的问题,提出一种基于暗通道优先规律的烟雾检测算法。首先,算法根据图像暗通道优先规律和烟雾形成的传递函数,去除图像中烟雾的成分;然后,对去烟雾前后图像进行差分并根据一定门限做二值化处理,由此得到烟雾的疑似区域;最后,根据烟雾的飘动特点,对二值化图像进行背景建模和前景检测得到烟雾区域。经过实验证明,该算法对于稀薄烟雾的检测灵敏度高。     

基于BIC停止准则的改进A*OMP信道估计算法

在高速移动场景下,由于多普勒频移的影响,OFDM系统会产生严重的载波间干扰,从而影响无线通信链路的质量。为弥补该缺陷以保障通信链路的质量需求,需要对高速移动通信信道进行准确估计,然后通过均衡算法进行补偿。已有的A~* OMP算法是一种基于多路径搜索和优选的改进OMP算法,与传统OMP算法相比,虽然能够更加接近全局最优解,但其使用的停止准则在高速移动通信信道估计中性能表现欠佳。为此,提出一种运用BIC停止准则的改进A~* OMP算法,对高速移动通信信道进行估计。仿真结果表明,BIC停止准则比原有准则具有更好的信道估计性能。该改进算法在350 km/h的场景下,与OMP算法相比,约有0.5 dB的性能提升。     

基于偏振特性的图像去雾算法

传统的基于偏振特性的图像去雾方法近似认为大气偏振度为全局不变量,而未考虑场景深度信息对于偏振度的影响,导致离视点较远的场景区域去雾效果严重下降。提出一种基于偏振特性的图像去雾方法。该方法结合暗原色先验原理估计大气光强及场景深度信息,再利用景深信息对偏振度值进行求解,最终复原得到场景的辐射强度信息。实验结果表明,该算法能够有效恢复雾天图像细节信息,获得满意的视觉效果。     

一种基于Spark的改进随机森林算法

提出一种改进随机森林算法(SP-RF).通过建立数据抽样索引表和随机特征索引表来实现随机森林算法在Spark上的并行化;通过计算随机森林算法中每个决策树的AUC值来给分类能力不同的决策树分配权重;提高随机森林算法在投票环节的分类精度.实验结果表明改进后的随机森林算法分类精度平均提高5％,运行时间平均减少25％以上.     

CBA分类算法的一种改进

CBA算法是将关联规则挖掘与分类技术相结合的一种分类算法,在许多领域中得到了广泛应用.针对CBA处理海量数据效率低的缺点,提出了一个改进的CBA算法.该算法将粗糙集理论应用到CBA算法中,对决策表进行属性约简,提高了分类关联规则的生成效率;并应用PEP(pessimistic error pruning)方法对候选规则进行剪裁.实验结果表明,该算法比CBA具有更高的分类效率和准确度.     

基于数组向量的Apriori算法改进

在分析Apdori算法的基础上,提出一种改进Apriori的算法,其主要思想是基于数组向量的数据布局,即根据每个事务不同的项目长度,分别存储在相应列长度的二维数组中,同时合并项目完全相同的事务,并记录事务的数目.新的算法改进了连接比较的次数、减少不必要事务的扫描和提高了算法对内存空间的利用效率.应用示例表明,该算法时间复杂度降低;实验结果显示算法是有效可行的.     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。     

一种改进的基于质心的文本分类算法

文本分类是数据挖掘与信息检索领域的热点话题,近年来迅速发展。基于质心的方法是一种建模迅速且效果较好的文本分类方法,许多学者对该方法进行了深入研究并提出改进策略,不断提高算法效果。提出一种新的动态调整质心位置算法,该算法根据训练集中的每个样本文本动态的调整质心位置。并且针对海量数据处理瓶颈,运用当前两种并行计算框架MapReduce和BSP,提出了算法的并行策略。通过与其它算法在5种不同数据集中的对比实验,证明该方法确有较准确的分类效果。