家装设计渲染图增强

目的 提出一种亮度、对比度、饱和度三要素与神经网络相结合的家装设计渲染图增强方法。方法 该方法分析了图像增强的3个要素：亮度、对比度和饱和度。算法从下列几个方面着手进行三要素的调节：1）根据原图饱和度和图像融合方法实现亮度和对比度增强;2）采用颜色矩阵实现饱和度增强;3）采用直方图均衡实现对比度进一步增强。这3个要素对图像增强的效果均有贡献,本文为三要素分别赋予一个权值,并引入神经网络方法,自动建立图像亮度分量均值、方差和饱和度分量均值、方差与三要素的权值系数的非线性映射关系。结果 根据图像本身的信息自动获取图像增强三要素的增强系数,实现家装设计渲染图的自适应增强。算法的有效性在不同程度偏灰暗的家装设计渲染图上得到了验证,并与几种经典方法进行了直方图、信息熵、平均对比度（AC）和平均灰度（AG）的定量比较。实验结果显示,本文算法实验结果的直方图具有很少的信息丢失和较好的特征保持,与遗传算法相比,信息熵提高了约0.2,AC值提高了约0.1,AG值提高了约15,本文算法在多数情况下评价指标优于改进的直方图方法。结论 通过对实验结果的直观评价与定量评价,证明与某些现有的方法相比,本文方法适用于不同程度偏灰暗的渲染图,具有较好的通用性,并能达到更优的渲染图像增强效果。     

面向水下图像集的一致性增强评价方法

目的 在对整个水下图像集的质量进行评价时,现有方法是采用某一质量评价准则的质量分数平均值作为指标,以平均值的高低来说明质量增强算法的优劣,但是,非一致性增强的质量分数平均值会随着图像集的变化而产生较大的波动。为了解决上述问题,本文提出了一个更加具有普适性的水下图像质量评价方法：一致性增强质量评价（CEQA）方法。方法 所提方法通过对比图像增强前后的质量分数差值,来判断增强算法性能的一致性,再通过改变选定的质量分数差值所占权重比例并统一分数制,求出一致性增强的图像集的一致性增强质量评价分数。结果 虽然当图像集较小时,非一致性增强的图像质量增强算法得到的质量分数平均值最高,但当图像集扩大时,其增强后的质量分数平均值却低于原图的质量分数平均值;而在图像集扩展前后,一致性增强的图像质量增强算法能够稳定地增强图像质量,其得到的质量分数平均值一直高于原图的质量分数平均值。结论 本文通过实验证明了所提方法的可行性,扩展应用能够通过本文方法得到有效的实验数据,以对比说明各种水下图像质量增强算法的优劣;本文的方法比平均值方法更加鲁棒有效地控制了大样本偏差。因此,本文为大规模应用中如何选取水下图像集的质量增强算法,提供了一个更好的评价标准。     

基于色调优化的图像视频细节增强

目的 针对已有的细节增强方法难以保持输入图像帧的色调分布的缺点,提出一种基于色调优化的图像视频细节增强算法。方法 首先,为了避免颜色通道的相关性所带来的偏色现象并提高算法效率,对输入图像帧进行颜色空间的转换,提取亮度信息。然后,采用基于局部极值的边缘保持图像滤波方法,快速地将亮度通道图像分解成一幅含有大尺度边缘信息的基图像和多幅含有小尺度细节信息的细节层图像。接着,在用户期望的细节增强系数和输入图像的颜色场的约束下,提出基于梯度域上能量优化的细节增强算法,获得色调一致的细节增强亮度图像。最后,通过颜色空间的逆转换得到最终的细节凸显效果。结果 实验结果表明,本文算法不但能够显著地增强输入图像帧的细节内容,而且能够有效地保持其原有的色调分布,显得更加真实生动。结论 本文算法基本满足科学观察、视频监控和数字视觉特效等领域的技术要求,具有很大的应用潜力。     

YCbCr空间分治的双分支低照度图像增强网络

目的 现有的低照度图像增强算法通常在RGB颜色空间采用先增强后去噪的方式提升对比度并抑制噪声,由于亮度失真和噪声在RGB颜色空间存在复杂的耦合关系,往往导致增强结果不理想。先增强后去噪的方式也放大了原本隐藏在黑暗中的噪声,使去噪变得困难。为有效处理亮度失真并抑制噪声,提出了一个基于YCbCr颜色空间的双分支低照度图像增强网络,以获得正常亮度和具有低噪声水平的增强图像。方法 由于YCbCr颜色空间可以分离亮度信息与色度信息,实现亮度失真和噪声的解耦,首先将低照度图像由RGB颜色空间变换至YCbCr颜色空间,然后设计一个双分支增强网络,该网络包含亮度增强模块和噪声去除模块,分别对亮度信息和色度信息进行对比度增强和噪声去除,最后使用亮度监督模块和色度监督模块强化亮度增强模块和噪声去除模块的功能,确保有效地提升对比度和去除噪声。结果 在多个公开可用的低照度图像增强数据集上测试本文方法的有效性,对比经典的低照度图像增强算法,本文方法生成的增强图像细节更加丰富、颜色更加真实,并且含有更少噪声,在LOL（low-light dataset）数据集上,相比经典的KinD++（kindling the darkness）,峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了3.09 dB,相比URetinex（Retinex-based deep unfolding network）,PSNR提高了2.74 dB。结论 本文提出的空间解耦方法能够有效地分离亮度失真与噪声,设计的双分支网络分别用于增强亮度和去除噪声,能够有效地解决低照度图像中亮度与噪声的复杂耦合问题,获取低噪声水平的亮度增强图像。     

融合梯度信息与HVS滤波器的无参考清晰度评价

目的 目前无参考图像质量评价算法的性能存在较大的提升空间,为了提高清晰度评价技术,提出了一种基于梯度信息与HVS滤波器的无参考清晰度评价算法(GI-F)。方法 该算法首先利用梯度算子计算各像素点的梯度信息,再通过HVS滤波器得到加权和作为图像的清晰度指标。结果 在公开数据库LIVE、TID2008和CSIQ上进行的实验,GI-F与S3(Spectral and Spatial Sharpness)、CPBD(Cumulative Probability of Blur Detection)和LPC-SI(Local Phase Coherence-based Sharpness Index)相比,性能指标RMSE(Root Mean Squared Error)、PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)和SROCC(Spearman Rank-Order Correlation Coefficient)分别提升了20.66%、4.61%和3.33%;同时GI-F还具有更低的计算复杂度,即使与目前最好的BRISQUE(Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator)算法相比,耗时也降低了79.72%。结论 该算法只需耗费更少的时间即可计算出与人眼感知更加接近的客观清晰度指标,可广泛用于无参考图像情况下的清晰度指标计算场合,同时还可以通过并行计算进一步降低其计算时间。     

多失真混杂的无人机图像质量盲评价

目的 面向多失真混杂的图像质量盲评价问题目前仍然是计算机视觉领域具有挑战性的工作之一,无人机图像受成像条件影响混杂多类失真,图像质量的准确评价是其效能发挥的关键环节。为此,引入并改进了基于自然场景统计的距离度量评价模型,提出多失真混杂的无人机图像质量盲评价方法。方法 从图像的结构性、信息完整性和颜色性3个不同的角度研究并提取了与无人机图像质量敏感的特征因子集;以实拍标准测绘图像库为原始图像获得MVG特性参数作为度量基准解决了盲评价中缺乏训练集的问题;构建了以实飞图像为样本的无人机图像质量数据库（UAV image set）,为相关问题的研究提供数据集和评价参考。结果 针对所构建的数据库,本文算法在主客观一致性、算法运行时间上与其他算法进行了对比实验。相比较其他经典算法,本文算法的主客观一致性较高,达到了0.8以上,运行时间较快,过到1.2 s。此外本文还给出了块大小对算法影响以及单特征对图像的评价结果,证明算法选择的图像块大小和图像特征符合质量评价的需要。结论 针对无人机图像所包含的多失真构建质量评价综合模型,该模型可满足无人机图像质量需求。     

面向水下图像的质量评价方法

目的 针对目前水下图像质量评价方法少和现有方法存在局限性等问题,提出一种无参考并且无需手工设计特征的水下图像质量评价方法。方法 提出的水下图像质量评价方法将深度学习网络框架与随机森林回归模型相结合,首先采用深度神经网络提取水下图像的特征;然后使用提取的特征和标定的水下图像质量分数训练回归模型;最终,利用训练好的回归模型预测水下图像的质量。结果 在本文收集的水下图像数据集和水下图像清晰化算法处理结果上评测本文方法,并与多种质量评价方法进行比较,其中包括预测结果与主观质量分数比较、水下图像清晰化结果评测比较、预测结果与主观质量分数相关性比较、鲁棒性比较等。主观实验结果表明本文的评价方法可以相对准确地给出符合人类视觉感知的水下图像质量分数,并且具有更好的鲁棒性。定量实验结果表明本文方法与其他方法相比,预测的图像质量分数与主观分数具有更高的相关性。结论 提出的水下图像质量评价方法无需参考图像,省去了手工设计的特征,充分利用了深度学习网络的学习和表征能力。本文方法的准确性较好,普适性和鲁棒性较高,预测的质量分数与人类视觉感知具有较高的一致性。本方法适用于原始的水下图像和水下图像清晰化算法的处理结果。     

雾天条件下偏振解析成像质量评价

目的 偏振成像产生的偏振参量图像具有一定的揭示雾天目标相关特性的优势,目前尚无适当的量化评估手段,由于偏振参量图像均由原方向图解析产生,针对解析类图像的质量评价问题利用现有方法无法有效解决,为此,提出一种用于雾天条件下偏振成像质量评价的方法,旨在给出不同雾天条件下偏振参量图像质量及其变化对比情况。方法 从图像质量分析角度验证雾天目标特性表征与主观观测一致性关系。在分析全偏振参量解析过程及雾天对图像质量的影响基础上,提取了与“解析失真”敏感的特征因子：基于空域的自然场景统计特征和图像的结构性特征,同时引入相应Stokes参量形成了偏振解析参量特征,依据马氏距离构建了统一的评价模型。结果 分别选取室内模拟雾天环境成像样本、仿真生成的雾天样本、室外实拍雾天成像样本3类样本。采用3个参数：1）非线性回归后的算法测试分数与DMOS（平均主观评份差值）间的线性相关系数（CC）;2）非线性回归后的算法测试分数与DMOS间;的均方根误差（RMSE）3）斯皮尔曼相关系数（SROCC）。开展了有效性实验及主客观一致性实验。采用本文算法评价的入射光强（I）图CC值和RMS值分别为0.930 2和4.593 2,偏振度（P）图的CC值和RMS值分别为0.877 1和0.995 0,算法准确度高。入射光强（I）图的SROCC值为0.939 0,P图的SROCC值为0.786 1,算法的客观分数与主观分数相一致。算法对不同雾天条件下的偏振解析参量图像的质量演变关系辨识性好,客观评价结果符合主观理论分析。结论 本文针对偏振参量图像提出的综合质量评价模型通过提取特征因子及Stokes参量形成的评价算法能够准确地评价参量图像中的I图和P图,算法准确度高、主客观一致性好,能够反映偏振参量图像的质量及相关关系,较好地解决了雾天条件下偏振成像质量评价问题。     

大气模型与亮度传播图相结合的低照度视频增强算法

目的 为解决低照度视频亮度和对比度低、噪声大等问题,提出一种将Retinex理论和暗通道先验理论相结合的低照度视频快速增强算法。方法 鉴于增强视频时会放大噪声,在增强之前先对视频进行去噪处理,之后结合引导滤波和中值滤波的优势提出综合去噪算法,并将其应用于YCbCr空间。其次提取亮度分量来估计亮度传播图,利用大气模型复原低照度视频。最后综合考虑帧间处理技术,加入场景检测、边缘补偿和帧间补偿。结果 为了验证本文算法的实际效果和有效性,对低照度视频进行增强实验并将本文算法与Retinex增强算法、去雾技术增强算法进行了比较,本文算法有效地提高了低照度视频的亮度和对比度,减小了噪声,增强了视频的细节信息并减轻了视频闪烁现象,从而改善了视频质量。算法处理速率有着非常明显的优势,相比文中其他两种算法的速率提升了将近十倍。结论 本文算法保持了帧间运动的连续性,在保证增强效果的同时提升了处理速率,对细节和边缘轮廓部分的处理非常精细,具有目前同类算法所不能达到的优良效果,适用于视频监控、目标跟踪、智能交通等众多领域,可实现视频的实时增强。     

融合目标增强与稀疏重构的显著性检测

目的 为了解决图像显著性检测中存在的边界模糊,检测准确度不够的问题,提出一种基于目标增强引导和稀疏重构的显著检测算法（OESR）。方法 基于超像素,首先从前景角度计算超像素的中心加权颜色空间分布图,作为前景显著图;由图像边界的超像素构建背景模板并对模板进行预处理,以优化后的背景模板作为稀疏表示的字典,计算稀疏重构误差,并利用误差传播方式进行重构误差的校正,得到背景差异图;最后,利用快速目标检测方法获取一定数量的建议窗口,由窗口的对象性得分计算目标增强系数,以此来引导两种显著图的融合,得到最终显著检测结果。结果 实验在公开数据集上与其他12种流行算法进行比较,所提算法对具有不同背景复杂度的图像能够较准确的检测出显著区域,对显著对象的提取也较为完整,并且在评价指标检测上与其他算法相比,在MSRA10k数据集上平均召回率提高4.1%,在VOC2007数据集上,平均召回率和F检验分别提高18.5%和3.1%。结论 本文提出一种新的显著检测方法,分别利用颜色分布与对比度方法构建显著图,并且在显著图融合时采用一种目标增强系数,提高了显著图的准确性。实验结果表明,本文算法能够检测出更符合视觉特性的显著区域,显著区域更加准确,适用于自然图像的显著性目标检测、目标分割或基于显著性分析的图像标注。     

直方图重建图像细节增强算法

针对传统大动态范围图像数据压缩方法易受场景变化影响,量化后的8位显示图像整体模糊、图像细节和弱小目标丢失问题,提出了一种基于直方图重建图像细节增强算法。对图像直方图统计值进行重新赋值,保留图像中出现的细节部分,并缩小相邻灰度级间间隔;采用二维Gabor滤波器来模拟视觉感知系统,将Gabor滤波器与图像进行卷积运算,得到滤波后的平滑图像;采用局部对比度增强方法来增强图像细节部分,并将增强后的中间结果线性映射为8位显示图像。实验结果表明,与其他大动态范围数据压缩方法相比,该算法量化后图像清晰度高,无图像细节和目标丢失现象。     

航磁图像梯度特征的提取

针对在航磁等值线图上标定地球磁场梯度特征的问题,提出立体阴影处理和梯度特征线条化的处理力法。从磁场数据提取原始位置关系,利用立体光照处理技术以及方向滤波,获得航磁数据的梯度分布图。阴影和细化后的方向滤波实验结果表明图像地表特征显示充分,且对于叠加分析具有重要价值。     

应用雾天退化模型的低照度图像增强

目的 针对目前低照度图像增强算法存在噪声敏感、易饱和等现象,提出了一种基于雾天退化模型的低照度图像间接增强算法。方法 首先将低照度图像反转成为拟雾图;拟雾图与真实雾天图像有所不同,一是通常具有大面积明亮区域,二是大气光值较高。对于大面积明亮区域,暗原色先验理论并不适用,不容易精确估计相应透射率,因此,提出利用卷积神经网络求解透射率的方法;又针对全局大气光值易出现饱和现象,提出使用局部大气光值代替全局大气光值,从而得到大气光图;之后,利用导向滤波对透射率图和大气光图进行修正;最后基于大气散射模型还原出无雾图像,再次反转无雾图像得到低照度图像的增强结果。结果 设计了3组实验,第1组实验为各算法的主观对照,第2组实验从客观指标上对各算法进行比较分析,第3组为实验透射率与大气光值的组合对照实验。结果表明,无论是与Retinex和MSRCR（multi-scale retinex with color restoration）为代表的直接增强算法比较,还是与基于He算法的间接增强等算法相比,本文算法在平均梯度、信息熵、峰值信噪比上均表现良好,且本文算法峰值信噪比平均比次优结果高了2.6 dB,相对应的方差较小,可以有效提高视觉效果,不仅有效提升了低照度图像的亮度,又避免了明显的颜色失真、曝光过度等现象。结论 通过定性及定量的实验结果表明,本文算法不仅提高了视觉效果,且场景适应能力较强,能很好地增强室内和室外的低照度图像,且本文算法运行时间中等,若结合cuda技术,还可用于监控视频的实时增强。     

一种基于Contourlet变换的气象图像增强算法

针对气象传真图,提出一种基于Contourlet变换的图像增强方法。充分考虑气象传真图的自身特征和Contourlet变换系数的稀疏性,应用Contourlet变换将包含噪声的图像分解成噪声系数和信号系数,利用气象传真图的主要稀疏系数对分解图像进行增强处理。实验结果表明,该方法是一种有效的气象传真图像增强方法。     

Rapid Anisotropic Diffusion Using Space-Variant Vision

Many computer and robot vision applications require multi-scale image analysis. Classically, this has been accomplished through the use of a linear scale-space, which is constructed by convolution of visual input with Gaussian kernels of varying size (scale). This has been shown to be equivalent to the solution of a linear diffusion equation on an infinite domain, as the Gaussian is the Green's function of such a system (Koenderink, 1984). Recently, much work has been focused on the use of a variable conductance function resulting in anisotropic diffusion described by a nonlinear partial differential equation (PDE). The use of anisotropic diffusion with a conductance coefficient which is a decreasing function of the gradient magnitude has been shown to enhance edges, while decreasing some types of noise (Perona and Malik, 1987). Unfortunately, the solution of the anisotropic diffusion equation requires the numerical integration of a nonlinear PDE which is a costly process when carried out on a uniform mesh such as a typical image. In this paper we show that the complex log transformation, variants of which are universally used in mammalian retino-cortical systems, allows the nonlinear diffusion equation to be integrated at exponentially enhanced rates due to the nonuniform mesh spacing inherent in the log domain. The enhanced integration rates, coupled with the intrinsic compression of the complex log transformation, yields a speed increase of between two and three orders of magnitude, providing a means of performing rapid image enhancement using anisotropic diffusion.     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。     

基于U-Net的多尺度低照度图像增强网络

低照度是夜晚拍摄时常见的一种现象,不充分的光照会使图像细节损失严重,降低图像视觉质量。针对现有低照度图像增强方法对不同尺度特征的感知和表达能力存在不足的问题,提出一种基于U-Net的多尺度低照度图像增强网络（MSU-LIIEN）。采用特征金字塔作为基本处理框架,实现对低照度图像的特征提取。在特征金字塔构建的3个分支结构中均使用U-Net作为骨干网,对提取到的浅层图像特征进行编码与解码操作,同时引入结构细节残差融合块以增强网络模型提取和表征低照度图像特征信息的能力。在此基础上,对提取到的特征信息逐层融合,恢复正常光照图像。实验结果表明,MSU-LIIEN在LOL-datasets和Brighting Train数据集中相比于性能排名第二的KinD模型,平均峰值信噪比分别提高16.21%和46.67%,且在主观视野感受和客观评价指标方面均优于所有对比的经典模型,不但能有效提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,使增强后的图像整体画面真实自然。     

基于Contourlet变换的指纹图像增强

提出通过变换域进行指纹图像增强,对指纹图像进行多尺度多方向的Contourlet变换,通过估计噪声方差水平,对Contourlet变换域系数进行处理,保护边缘特征系数,抑制噪声系数,反变换重建达到去除噪声、增强图像的目的。实验结果表明算法效果良好。     

视频图像增强关键技术研究

随着社会的飞速发展,采集保存视频/图像已经成为人类日常生活的一部分。视频图像的质量高低,对人类识别图像对象起着非常重要的作用。为了改善图像的视觉效果,有目的地强调图像的某些特征,增加图像的可读性与可识别性,提出采取融合增强术来提高视频图像的对比度与清晰度,提高图像增强质量。