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为了提高浓雾透射区域噪点图像成像质量,提出基于暗原色分离的浓雾透射区域噪点图像信噪比提升识别技术.结合对浓雾透射区域噪点图像的边缘模板分组检测结果,采用暗原色融合和RGB像素分解方法,实现对浓雾透射区域噪点图像的信息自适应增强,建立浓雾透射区域噪点图像的交叉融合滤波分离模型;根据对浓雾透射区域噪点图像的背景区域的暗原色组合检测结果,提取浓雾透射区域噪点图像的模板特征量,采用天空区域背景信息增强算法,实现浓雾透射区域噪点图像空间特征匹配;根据浓雾透射区域噪点融合匹配结果,采用交叉滤波方法实现浓雾透射区域噪点图像的信息增强和滤波处理;根据滤波结果实现对浓雾透射区域噪点图像质量优化和高信噪比检测识别.测试结果表明,采用该方法进行浓雾透射区域噪点图像识别的信噪比提升效果较高,提高了浓雾成像图像的可靠性识别能力. 相似文献
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为了提高荧光图像的高分辨融合能力,提出基于衍射成像的荧光图像伪彩色自动融合方法。构建荧光衍射图像的伪彩色特征分割模型,采用边缘区域信息融合方法进行荧光图像伪彩色特征检测与识别,采用联合结构相似性特征提取方法进行荧光图像的边缘轮廓检测,建立荧光衍射图像的轮廓曲线演化分割模型,采用边缘模糊度特征提取方法进行荧光衍射图像的轮廓模型检测,根据图像的区域信息进行边缘梯度信息分割,构建荧光图像伪彩色径向纹理特征模型,采用衍射成像和荧光图像伪彩色表观模型重建的方法,实现荧光图像伪彩色自动融合。仿真结果表明,采用该方法进行荧光图像伪彩色融合的特征分辨能力较好,输出信噪比较高,提高了荧光图像伪彩色自动融合和检测能力。 相似文献
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针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参 数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快 速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次, 根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方 图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行 输出图像的色彩调整;最后,通过开展对比实验,验证了本文算法的优越性。主客观 评价结果表明:本文方法无需人为设定去雾参数,具有较好的 鲁棒性,可适用于多种浓度、 各种场景雾霾图像的去雾处理,获取的图像清晰、色彩自然,对比度高。 相似文献
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针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。 相似文献
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基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在水下环境中,光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降,图像对比度低、颜色失真的问题,提出了一种暗原色先验和基于通道直方图量化的颜色校正算法相结合的图像增强新方法。对于待增强的水下彩色图像,首先建立水下光学图像成像模型,并利用优化与改进的暗原色先验算法对图像进行去模糊,然后通过分析R、G、B三通道的累积直方图,对去模糊后的彩色图像各通道灰度值进行量化,实现图像的颜色校正。实验结果表明,提出的方法可以有效地消除了由于光的散射造成图像的模糊,有效提高了水下图像的视觉效果,恢复水下图像的颜色平衡。 相似文献
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为了提高物流配送目标路径的自动寻优能力,提出基于线偏振激光主动成像的物流配送目标路径识别方法,采用线偏振激光主动成像技术进行物流配送目标路径的优化成像处理,采用边缘轮廓检测方法进行物流配送目标路径跟踪识别,提取物流配送目标路径激光主动成像的灰度特征量,采用多维像素重构方法进行物流配送目标路径线偏振激光图像的信息融合和线性规划设计,分析物流配送目标路径的差异性特征量,采用自适应图像跟踪识别方法进行物流配送目标路径优化定位,结合角点检测方法实现对物流配送目标路径的定位识别,采用线偏振激光主动成像控制方法,完成物流目标路径的优化识别。仿真结果表明,采用该方法进行物流配送目标路径识别的自适应性较好,对物流配送目标路径的自动规划能力较强,具有很好的物流配送目标路径优选能力。 相似文献
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基于自适应指数加权移动平均滤波的快速去雾算法 总被引:1,自引:0,他引:1
经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度、色彩还原能力、结构信息这三个无参考客观评价指标下均表现不错。 相似文献
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现有雾天图像增强的Retinex算法采用固定滤波器,无法适应多种景深和雾化程度的情况.对此,本文提出一种基于暗原色先验模型的Retinex算法.暗原色先验模型反映了雾天图像中雾的分布与景深信息.受此启发,根据局部区域暗原色值设计一种尺度可变滤波器,针对不同景深和雾化区域采用不同尺度的滤波器估算雾天图像的照度分量,实现对雾天图像的增强.分别使用主观观察和客观数据分析方法,将本文算法与HE算法、固定尺度MSR算法进行对比,本文算法在细节增强以及图像整体效果上均优于HE算法和固定尺度MSR算法. 相似文献
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《现代电子技术》2019,(22):63-68
针对暗通道先验去雾算法复杂度过高,存在大片天空区域不适用的情况,提出一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法。首先,通过对灰度图像迭代出最佳阈值将天空区域分割出来;然后采用文中提出的方法分别对天空和非天空部分求解大气光强度,以获得精确的透射率,为使图像边缘信息能够保留完整,采用梯度强化的方法对图像进行边缘锐化;最后通过大气散射模型恢复出无雾图像,采用自动色阶算法平衡图像亮度。实验结果表明,经过与4种算法对比后,能够较好的适用于存在大片天空区域的有雾图像,图像具有较好的视觉效果,能够保留图像的边缘信息、细节纹理,降低了处理时间,提高了运行效率,同时为后续的目标识别等领域奠定基础。 相似文献
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暗原色先验规律在天空区域的不适用,将会导致去雾后图像中的天空区域产生明显的噪声放大和色彩失真,为此提出基于天空区域分割的改进暗原色先验去雾算法.首先,采用将K均值聚类与增强边缘提取相结合的方法来进行天空区域分割,之后对有雾图像中天空区域的透射率进行修正,以得到改进的去雾后图像.该方法在天空区域分割的准确性上较好,去雾后图像不仅天空区域失真与噪声等显著减弱,还保证了远景清晰度.实验表明,该方法明显改善了去雾后图像天空区域的视觉效果并保留了远景清晰度,使去雾后图像显得清晰的同时表现得更加自然. 相似文献
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基于暗原色和加权形态学滤波的图像去雾算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对雾天图像能见度低、对比度差的特点,提出一种自动消除雾的方法:基于暗原色和加权形态滤波的增强算法。首先引入暗原色先验信息,然后利用形态学滤波方法估计雾浓度图。该方法既能平滑雾浓度图,又能很好地保留场景的边缘,使估计出的雾浓度图更加精确。最后恢复去雾图像。实验结果表明,该方法简单快速有效,能够很好地达到去雾目的,并且较好地保留图像边缘细节。 相似文献
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为改善雾天图像对比度差、能见度低的特点,本文结合雾天成像模型和暗原色先验规律,在颜色空间的基础上提出了一种去雾新算法。首先,在RGB颜色空间,根据暗原色先验规律估计出空气光,然后将图像从RGB颜色空间转换到HSI和HSV颜色空间,再对HSV空间下的明度分量运用大气散射模型进行去雾处理,最后再对HSI空间下的饱和度分量进行校正,最终得到去雾之后的图像。通过该算法能得到清晰化的图像,并且该算法较之传统的单幅图像去雾方法,速度更快、效果更自然。 相似文献
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基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果。针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法。该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果。实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值。 相似文献
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针对暗通道先验算法处理大片天空区域存在复原图像的可视化效果较差和图像细节信息不丰富等问题,提出一种基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法。采用Canny算子对亮度分量进行边缘检测并利用多尺度Retinex算法消除亮度分量,采用交叉双边滤波优化暗通道的先验理论获得粗略估计的透射率,采用四叉树子空间搜索法选取全局大气光值。为了消除图像中复原图像整体较暗以及无法显示细节信息的现象,使用二维伽马函数校正亮度值,最终得到复原后的去雾图像。实验结果表明,所提算法可以有效恢复有雾图像的细节信息,去雾较为彻底,整体平滑,色彩明亮度较好,图像清晰自然。 相似文献