基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾研究

针对雾天环境中成像设备拍摄的景物容易出现图像模糊、目标丢失、成像质量差等而引起图像识别率下降的问题,提出一种基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾方法,解决使用暗原色先验理论技术进行图像去雾而导致的天空区域出现晕圈和失真的现象.对图像进行预处理后,将图像划分为天空区域和非天空区域,用灰度直方图估计环境光,利用已知条件对非天空区域的透射率进行合理约束,通过自适应增加天空区域透射率的方法,避免天空区域出现严重的颜色失真现象,合并之后对这两部分的透射率进行滤波细化.结果表明:对于含有天空区域的雾天图像,使用本文算法去雾后的图像轮廓和细节上都有较大改进,能够达到去雾目的.这对于提高成像设备在雾天环境中的工作效率具有重要意义.     

一种高效的图像增强去雾算法

由于大气的散射作用,雾天情况下图像景物会出现不清晰,对比度低的特点.对雾天情况下的图片景物影像进行去雾处理,提出一种基于直方图均衡的图像增强去雾方法,针对重叠直方图均衡计算量大和非重叠直方图均衡的方块效应明显的问题,采用部分重叠直方图均衡化算法,结合线性滤波等方法,实现对图像的雾霾有效去除,并且相比之下大大减少计算量.     

一种针对移动模板的景物影像清晰化方法的实现与改进

利用前人提出的一种雾天图像清晰化算法能得到较清晰的雾天降质图像.该算法也不可避免地存在着一定的缺陷,如处理图像所需要的时间过长,处理后的图片会出现增强过度等情况.基于上述不足之处,本文主要研究的是在此基础上给出具有针对性的解决方案.首先,在具体操作的过程中,我们需要将这两大进程——对天空部分的判断和移动模板直方图的均衡化相分离,要把天空部分率先分离出来,必须要保证模板内已经没有属于天空部分的点,这样之后才能执行直方图均衡化这一操作.其次,我们将移动模板的步长拉大.为了验证算法改进的有效性,我们在MATLAB平台上做了大量的实验,根据实验结果可以看出,改进算法不仅使图片的清晰化程度提高了,而且处理图像花费的时间也略有减少.     

有限空间低照度低分辨率图像中人脸检测

为在有限空间低照度低分辨率监控图像中检测人脸,采用了模板匹配算法进行研究．用直方图均衡化增强和空域高通滤波方法对原始监控图像进行了处理;根据脸部固定结构特点,构造了平均人脸模板,并用模板匹配的方法来检测图像中的人脸．结果表明,空域高通滤波使图像的整体灰度和对比度降低,正面平均脸模板在匹配检测中适应侧面人脸的角度变大,而直方图均衡化图像的处理结果则相反;在此图像监控系统中,直方图均衡增强化适用于图像的输出模块;而空域高通滤波图像中的人脸检测的整体正确率比原图像的提高了2倍．     

一种直方图不完全均衡化方法

直方图均衡技术是图像增强实用且有效的方法之一 .由于人的视觉对图像亮度呈近似的对数或立方根响应 ,利用常规直方图均衡处理后的图像在高灰度区会有过亮现象 ,提出了一种新的直方图不完全均衡化处理方法 :在低灰度区进行常规的均衡化处理 ,在高灰度区按与人眼响应规律相逆的规律做向下衰减的灰度变换处理 ;引入不完全均衡化高灰度区阈值rδ 概念 ,导出rδ 的最佳值计算公式 ;所提方法有效地消除了常规直方图均衡化处理引起的高灰度区图像过亮的现象     

一种直方图不完全均衡化方法

直方图均衡技术是图像增强实用且有效的方法之一．由于人的视觉对图像亮度呈近似的对数或立方根响应．利用常规直方图均衡处理后的图像在高灰度区会有过亮现象，提出了一种新的直方图不完全均衡化处理方法：在低灰度区进行常规的均衡化处理，在高灰度区按与人眼响应规律相逆的规律做向下衰减的灰度变换处理；引入不完全均衡化高灰度区闽值rδ概念，导出rδ的最佳值计算公式；所提方法有效地消除了常规直方图均衡化处理引起的高灰度区图像过亮的现象．     

基于模糊逻辑增强有雾图像对比度的方法

为了提高有雾图像的能见度,提出一种基于模糊逻辑增强雾天降质图像对比度的方法。该方法将整个有雾降质图像从灰度平面映射到模糊特征平面上,然后再利用模糊熵求出图像像素的灰度空间变化率,通过选取合适的阈值将图像像素点分成两大类,并在模糊特征增强变换时对它们实现不同的增强操作处理。实验结果表明：该方法能有效地改善雾天时图像的退化现象和提高图像的清晰度。     

用最大熵方法改善图像质量

从玻耳兹曼熵的定义出发,得出信息熵的表达式,用拉格朗日乘子法得到最大熵的解,提出由最大熵方法分析直方图均衡化的原理,并对一幅卫星云图进行直方图均衡化处理。将图像中所有像素尽可能均衡地分布在不同的灰度级上,获得最大熵。直方图均衡化后的图像对比度由42提高到73,改善了图像质量。进而分析直方图均衡化对非云笼罩区过黑的原因。     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

雾霾天气造成图像采集设备无法获取足够清晰的图像,为之后获取图像中的有效信息带来很大困难,由此对图像进行去雾处理显得尤为重要。暗通道先验去雾算法对大多数自然场景图像有着较好的去雾效果,但暗通道先验规律并不适用于天空区域,造成去雾后图像的天空区域颜色失真严重。针对这一问题,本文提出一种基于天空区域分割和HSI颜色空间模型的暗通道先验去雾算法。首先,运用RETINEX算法增强有雾图像的边缘信息,对增强后的图像进行canny边缘提取,同时结合形态学方法精确分割出天空区域;其次,在天空区域选取准确的大气光值,将图像中的天空区域转换到HSI颜色空间进行处理,并只对亮度分量进行改进的暗通道去雾处理,保留原图像色调和饱和度信息;最后,对非天空区域进行暗通道去雾,完成整幅图像的去雾。实验结果显示,该方法很好地解决了天空区域颜色失真和噪声增加的问题,使去雾后的图像更加清晰自然。     

一种雾天监控视频图像增强处理算法

针对雾天条件下监控系统视频图像退化严重的问题,提出一种基于YUV色彩空间直接增强的雾天监控视频图像增强处理算法,首先对亮度分量采用多尺度Retinex理论进行增强处理提高对比度,然后对色差分量进行线性拉伸恢复色彩,最后将增强后的亮度分量和色差分量合成处理后的图像。通过对薄雾和浓雾条件下图像的验证表明,本算法可增强图像的对比度,恢复色彩信息,得到比直方图均衡化算法和MSRCR算法更好的去雾效果,而且算法复杂度较低,具有应用于监控系统实时去雾图像处理的能力。     

基于联合双边滤波的单幅图像去雾算法

针对在烟、雾、霾等恶劣的户外条件下,由于大气粒子的散射作用导致捕获的景物图像严重退化的问题.本文提出一种新的单幅图像去雾算法,该算法从大气散射模型出发,首先对降质图像进行白平衡,从而简化了大气散射模型;然后利用非线性空间滤波方法估计粗糙的大气幕亮度,用联合双边滤波方法进一步细化大气幕亮度;最后采用色度调和得到恢复图像.该算法的时间复杂度是图像像素的线性函数,运算速度较快.试验结果表明,该算法有效地恢复了场景的对比度和颜色,从而明显地提高了图像的视见度.     

结合自适应暗通道先验和图像融合策略的单幅图像除雾方法

为解决暗通道先验统计学模型在一些情况下存在“光晕效应”、颜色偏暗和在雾浓度高区域处理效果不佳等问题,针对暗通道先验方法进行改进,并结合图像融合策略来增强可视化区域的视觉效果.利用像素块加权插值法来计算每个像素点的暗通道值,进而消除软抠图或导向滤波方法所带来的光晕效应;利用高斯模型对待恢复图像的暗通道像素值进行模拟,从而自适应地恢复天空和其他明亮区域;通过图像融合策略增强高浓度区域的图像信息.实验结果表明,与其他几种经典算法相比,改进方案不仅能够显著提高有雾图像的可见度,而且具有更好的鲁棒性.     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量（H,Cg,Cr）T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

暗原色雾天图像增强方法改进

讨论图像增强技术中利用暗原色先验去雾算法的不足之处,并提出改进方法。提取一幅图像所有小区域中最暗点的坐标,得到其分布图;通过这些点得到较准确的透射率值,以此近似估计图中其他点的透射率,进而复原去雾后的图像。     

Local pixel correlation for image quality assessment

The available image quality assessment methods are mostly based on the statistical characteristic and seldom consider the change of pixel correlation in conjunction with the quality assessment, which induces the quality assessment metric to be limited in the degradation of image quality caused by the change of pixel correlation. However, the pixel correlation change has a great effect on the image quality, so the pixel correlation for image quality assessment is proposed in this paper. Firstly, the mutual information is utilized to segment the image into non-overlapped patches that have a minimum intra-regional diversity and maximum inter-regional diversity, which explores the relationship between segmented patches and image brightness distribution. Secondly, the correlation is described based on the relative entropy, mutual information and conditional entropy, and the image is then abstracted as the specific information, the saliency information and the entanglement information. Finally, the degradations of image information in the distorted image are mapped together to obtain final image quality. Experimental results show that the proposed framework has good consistency with subjective perception.     

基于像素点分类和颜色分割的树型滤波立体匹配

针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误,提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先,在计算初始匹配代价时,按照稳定度将像素点分类;其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树,并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像;利用颜色分割图像和像素点分类信息,改进代价树中各边的权值;最后执行树型滤波,并获得稠密的视差图,从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明,该算法相比传统的树型滤波算法,在各区域的精度上都有一定的提升。     

基于目标形态特征的工件自动分割方法

为了使交互式工件分割算法满足实时性的要求,提出了一种将工件形态特征与图像分割算法相结合的工件自动分割方法.利用MeanShift算法分割图像提取目标区域;利用形态学开运算消除目标区域的噪声,进而分离相连的目标区域;对目标区域进行边缘检测,计算完整的工件轮廓信息,然后根据外轮廓的面积确定工件区域;利用工件区域的最小外接矩形在图像中标出前景和背景区域,再利用GrabCut算法分别对前景和背景建立高斯混合模型,然后通过mincut/maxflow算法分割前景与背景区域,最终实现工件目标的提取.实验结果表明,对于制造商提供的样本,该方法分割工件的召回率和准确率分别为94.97%和88.48%,具有较强的实用性和良好的实时性.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除＂毛刺＂处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

基于图像分割和可变窗的联合立体匹配

提出一种基于图像分割和可变窗的联合立体匹配算法。首先对参考图像和目标图像进行图像分割,根据视差在同一色彩分割区域平滑的假设,计算出分割区域的匹配代价;然后由窗口内的匹配误差均值、误差方差、偏向误差确定最佳可变窗并求出其匹配代价;最后综合两类匹配代价通过局部优化方法获得稠密视差图。实验结果表明,该算法能够较好的处理低纹理和深度不连续区域,得到较高匹配精度的同时降低了匹配时间。