共查询到15条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
为解决水下图像由光照不均匀等原因引起的颜色偏差、对比度低、细节不清晰等问题,提出了一种基于颜色校正和加权融合的水下图像增强方法。首先,对补偿了红色通道的原始图像采用白平衡算法进行颜色校正,解决图像失真问题。并将颜色校正后的图像从RGB空间转换到Lab空间,然后采用对比度限制自适应直方图均衡比(CLAHE)算法处理的L亮度通道来增强图像的对比度和亮度。最后,将颜色校正后的图像和增强对比度后的图像进行加权融合增强图像细节的清晰度。实验结果证明,采用所提算法处理不同水下场景图像效果显著,4个图像质量评价指标信息熵、峰值信噪比(PSNR)、水下图像质量评价度量(UIQM)和水下彩色图像质量评级(UCIQE)值与其他算法相比均有明显提升。并且与原始图像相比,所提算法处理后的图像的信息熵至少提升了5.6%,UIQM值提高了1.48倍以上,UCIQE值提高了7.5%。 相似文献
2.
水下图像通常存在对比度低以及颜色失衡等现象,导致图像纹理信息不清晰,针对此类问题,提出基于通道量化与红色先验融合的水下光学图像清晰化方法。首先,设计两种输入图像版本,图像一通过颜色通道直方图量化重新分配像素值,调整对比度;图像二为实现色彩均衡,将红色通道先验代入成像模型,用于估计背景光、直接分量透射率和后向散射透射率。然后,针对各输入图像设计3种权重图,包括亮度图、饱和度图和显著图。最后,利用多尺度融合策略,将局部对比度提升和颜色校正图像与其归一化权重图进行融合。在多个数据库上通过主观和客观指标进行实验评价,结果表明,本文算法在呈现高对比度的同时,能够恢复出更多的色彩和细节信息,有效提升水下图像质量,与各经典及新颖算法相比具有优势。 相似文献
3.
为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失,以及存在伪影等问题,提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解,得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果,定义了一种显著性特征检测方法,在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化,以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影,较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征,以突出边缘和直线等显著性信息。然后,通过对显著性检测结果完成归一化处理,以构建权重映射,为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合,其中,联合权重映射与细节层,得到最终的细节信息,并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后,利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明,与当前多尺度图像融合技术相比,所提算法仅采用两尺度分解,显著提高了融合效率,而且得到的融合图像具有更好融合质量,有效消除了伪影,在融合过程中的信息丢失量更少。 相似文献
4.
为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失,以及存在伪影等问题,提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解,得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果,定义了一种显著性特征检测方法,在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化,以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影,较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征,以突出边缘和直线等显著性信息。然后,通过对显著性检测结果完成归一化处理,以构建权重映射,为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合,其中,联合权重映射与细节层,得到最终的细节信息,并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后,利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明,与当前多尺度图像融合技术相比,所提算法仅采用两尺度分解,显著提高了融合效率,而且得到的融合图像具有更好融合质量,有效消除了伪影,在融合过程中的信息丢失量更少。 相似文献
5.
为了能够更好地判断金属腐蚀图像的腐蚀程度,针对腐蚀图像存在的亮度不高、对比度低和细节模糊等问题,提出一种改进的同态滤波与多尺度融合的腐蚀图像增强方法。首先,采用引导滤波将原始腐蚀图像分为基础图像和细节图像后加权融合,获得细节对比度增强图像;其次将原始腐蚀图像转换为HSV颜色空间,对亮度分量采用改进后的单参数分块同态滤波得到亮度增强图像,能够在减少同态滤波参数的同时,改善同态滤波亮度过度增强的现象;最后利用拉普拉斯对比度、显著性和饱和度3个权重对处理后具有优势特征的两幅图像进行多尺度融合,得到最终的增强图像。实验结果表明,本文算法的信息熵、均值、平均梯度以及标准差的平均值相较于原图分别提升了7.4%、9.8%、43.34%和29.8%,其中信息熵、平均梯度以及标准差的平均值均优于其余3种算法;本文算法能有效改善腐蚀图像整体亮度,提升暗细节对比度,提高图像质量。 相似文献
6.
陆涛 《电子测量与仪器学报》2020,34(6):154-162
为了避免图像在亮度增强时导致其颜色失真,且在局部易出现过增强等问题,设计了统计特征分类耦合自适应Gamma校正(adaptive Gamma correction,AGC)的图像增强算法,以更好提高图像细节与视觉效果。首先,将输入图像转换为HSV空间,使颜色与亮度分离,使其在增强亮度通道时不改变像素的原始颜色,有效降低颜色失真。然后,考虑不同图像的性质,利用统计信息将图像分类为高、低两种对比度,每种对比度又分为亮、暗两类。其次,基于传统的Gamma校正方法,通过对于不同类型的图像进行动态参数设置,形成一种AGC机制,从而为不同类型图像的构建了不同的增强函数,以完成不同类别图像的增强处理。实验数据表明,与当前流行的增强算法相比,所提算法具备更高的增强效果,呈现出更为自然的亮度与对比度,且保持了更多的颜色信息。 相似文献
7.
针对现有的水下增强算法存在色彩失真和去雾效果不好等问题,本文提出基于双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强算法。首先采用颜色校正模块对红、绿、蓝三通道进行处理,减少色偏的影响;然后将通道注意力、空间注意力与U-Net网络相融合,对颜色校正后的图像进行去雾、去噪等处理,保留图像纹理细节的同时,实现对比度的增强;最后采用金字塔融合模块将不同分辨率的图像特征进行融合,获得视觉上清晰的图像。实验结果表明,基于UIEBD和UFO-120测试集,UCIQE、NIQE、SURF以及信息熵的平均值分别为0.608 1、4.440 3、31.5和7.649 5,所提算法在主观视觉质量和客观评价指标上都优于其他经典及新颖算法,增强后水下图像去雾效果良好且在颜色校正方面也具有明显优势,显著提高了水下图像的视觉质量。 相似文献
8.
为解决水下图像增强时出现的图像边缘细节模糊,亮度不均等问题,提出了一种结合带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)与多尺度融合的水下图像增强算法.首先,将获取到的水下图像基于的MSRCR算法色彩校正,并将校正后的图像转换到Lab颜色空间对亮度分量进行自适应增强.其次,对MSRCR色彩校正图像和Lab空间亮度分量增... 相似文献
9.
针对现有低光照图像增强算法存在对比度低、边缘细节丢失及增强过度等问题,提出一种基于全局双伽马校正与改进SSA算法结合的低光照图像增强方法。首先对图像预处理,其次采用双伽马函数结合麻雀优化算法进行全局校正,此外为改善算法收敛性能,引入精英反向学习和Lévy飞行策略来改进麻雀算法,优化对参数(α)的选择,通过寻找最优伽马值实现对图像的细节增强。仿真实验结果表明,该算法增强后的图像峰值信噪比和结构相似性指标较大,图像颜色失真较小,细节更加丰富,整体增强效果优于其他对比算法,具有较好的处理效果。 相似文献
10.
针对目前大多数图像去雾算法由于细节丢失导致去雾后的图像颜色失真,雾霾残留以及纹理细节模糊等问题,提出 一种基于多残差和多重特征融合端到端的去雾算法。首先通过设计浅层特征提取模块,为深层网络提高丰富信息的特征图; 其次设计多残差级联模块,提取多层次特征,帮助模型学习更加复杂的特征表示;然后设计局部-全局特征融合模块,捕获从最 细微到最广泛的特征;最后设计结合残差注意力的跨层特征融合模块,避免上下采样后的细节缺失,更好地提取图像中的局 部与全局信息特征。实验结果表明,所提算法在 SOTS 室内、室外测试集上峰值信噪比(PSNR) 分别取得了33.12、31.07 dB, 结构相似性(SSIM) 分别取得0.986、0.983,与当前大多数主流算法相比得到了明显的提升,且在合成雾图像和真实雾霾图像 均取得了不错的去雾效果,复原图像细节更加清晰,更符合人类视觉感知。 相似文献
11.
针对由于光在水体中衰减、散射,造成捕捉的水下图像存在偏色、对比度低、清晰度差、光照不均等问题,提出一种基于颜色校正和改进二维伽马函数的水下图像增强方法.首先,用带颜色恢复的多尺度Retinex增强算法(MSRCR)校正偏色问题,获得一个输入图像;然后用改进的二维伽马函数降低光照不均匀对水下图像的影响,并用基于自适应Si... 相似文献
12.
针对电力线异物识别模型能使用的数据集较少,并且传统单幅自然图像的生成式模型(SinGAN)模型生成数据与异物识别模型匹配度不高、质量不佳、耗时过久的问题,提出了改进SinGAN模型。在改进SinGAN模型基础上加入仿射变换单元、大小变换单元进一步增强数据集,加入图像滤波单元提高电力线异物识别模型所需数据质量。并通过改进SinGAN反向传播训练过程和SinGAN的单精度生成器结构提升模型生成质量,减少所用时长。实验结果表明,经50次实验后,改进SinGAN的平均弗雷谢特起始距离(Fréchet inception distance, FID)为91.375,平均训练时长1.21 h。分别比传统SinGAN降低了27.247%和87.31%。改进SinGAN与其他主流生成式对抗网络相比有更好的异物数据生成能力,可以增强电力线异物识别模型所需数据,具有优越性。 相似文献
13.
为消除人眼视觉差别对彩色图像滤波的影响,提出了一种新的滤波算法VRDDF(visual sensitivity rough set directional distance filter)。对于被噪声污染的彩色图像,先用粗集理论对噪声做初步检测,在此基础上结合视觉感知灵敏度对噪声点做了进一步检测,有效的降低了误检率。再结合空间距离函数对DDF(directional distance filter)滤波算法作了合理加权改进,并作为后续滤波算法进行滤波,改善了滤波效果。该算法只对噪声点进行滤除而对非噪声点保持其值不变,可有效防止噪声传播。实验结果表明,该滤波算法和现有的滤波算法相比,在噪声滤除率、颜色保持,特别是在保护边缘细节方面均有提高,峰值信噪比平均可提高10%。 相似文献
14.
针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰,红外信息和纹理细节的显示不平衡等问 题,提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩 色的可见光图像组成多通道数据输入融合网络。其次,设计了一种由卷积层和带有注意力模块的密集连接块组成的生成器 网络结构,关注源图像的关键信息,增强网络提取源图像信息的能力。最后,利用红外像素、可见光像素、可见光梯度和红外 梯度构建内容损失函数,以保持融合图像中红外目标和纹理细节的平衡。与5种具有代表性的融合方法进行定性和定量比 较。结果表明,该方法所获得融合图像的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和互信息取得最优值,分别为31.6841、6.5581、 6.0096、3.0960。定量以及定性结果证明所提融合方法使融合图像具有更为丰富的纹理细节以及良好的视觉效果。 相似文献
15.
由于水介质及水下颗粒的散射吸收作用,使得水下成像图像存在分辨率与对比度低,细节特征模糊,颜色失真等问题。针对这些问题,该文提出基于光场成像的水下图像清晰度增强算法,根据暗原色先验理论和单尺度的Retinex理论建立水下散射成像模型对成像图像的清晰度进行增强处理,并利用光场成像的多视角特性对散射成像模型的图像增强效果进行优化,进一步提高水下成像图像的质量。实验结果表明,两种理论构建的水下散射模型和多视角优化算法可以有效的提高水下成像图像的质量。 相似文献