基于亮度传播图的低照度图像增强算法

由于低照度图像的整体亮度比较暗、动态范围低、噪声大等特点,提出一种基于亮度传播图的低照度图像增强算法。考虑到低照度图像增强的同时也会放大噪声,因此在增强图像之前对图像进行去噪处理。使用BM3D在YCb Cr空间对图像进行去噪之后,在HSI空间对图像进行增强,利用亮度分量估计亮度传播图,利用物理模型还原低照度图像。实验表明该方法能够快速有效地提高低照度图像的整体亮度和对比度,增强图像的细节并减少噪声,得到视觉效果良好的图像。     

基于暗原色先验的低照度视频增强算法

在低照度条件下,视频质量总是不容乐观.对比度低,边缘细节不清晰,亮度低等情况会给视频后续处理带来很多不必要的麻烦.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法.首先将输入的低照度图像取反,再对该图像进行去雾操作.大气光值由输入图像的暗通道最大值估计,同时,利用快速导向滤波计算并优化透射率,实现了保边降噪.最后,通过再次取反图像得到增强后的图像.透过实验结果证实,该算法能有效增强低照度图像的对比度,突出图像边缘的细节,提高图像的亮度,有效增强低照度图像.     

一种低照度视频序列增强算法

为了提高低照度视频的视觉效果,提出一种基于对数图像处理（LIP）的增强算法和改进的双向均衡算法相结合的方法,并运用帧间互相关信息,在保证视觉效果的前提下,减少了处理的帧数,提高了处理的速度。实验结果表明,该方法简单、实用,能够得到较理想的效果。     

低照度视频图像自适应补偿增强的设计与实现

针对低照度环境下视频图像对比度低、难以识别的问题,提出对比度自适应补偿增强算法。首先,提取低照度环境下视频图像特征参数的平均灰度,根据原始图像的灰度级差异建立人类视觉对比度分辨率补偿的数学模型,并对真彩色三原色分别采用比例积分补偿。然后,当补偿程度低于明视觉恰可分辨差异时,设置补偿阈值线性补偿明视觉至满带宽。最后,结合主观图像质量评价和图像特征参数建立补偿比例系数的自动寻优模型,并把该模型嵌入到Directshow视频处理系统,应用于视频图像自适应增强。实验测试结果表明,补偿增强系统的实时性好,可以有效挖掘暗视觉信息,能够广泛应用于不同场景。     

基于照度图引导的低照度图像增强网络

在低照度环境下采集的图像,由于光照的不均匀性,存在能见度差、对比度低和颜色失真等问题.现有的大多数低照度图像增强方法存在过增强或欠增强的现象,影响视觉感知和后续目标检测任务.针对上述问题,提出一种基于照度图引导的低照度图像增强网络.首先根据低照度图像的灰度分布特点构造对应的照度图,度量低照度图像不同区域块的明暗程度;然后利用照度图作为网络增强的引导图,与低照度图像一起送入图像增强网络来获得增强后的图像.为了解决训练数据不足的问题,提出一种基于内循环和概率旋转的数据增强方法来扩充训练数据样本的数量和多样性;同时,针对目前图像增强方法中普遍存在照度不均匀的问题,基于直方图匹配的思想构建一种直方图损失函数,约束并指导网络的训练.在合成数据集LOL和真实图像上的实验结果表明,所提网络在低照度图像增强方面获得了更好的主观视觉效果;与经典的RetinexNet方法相比,所提方法在PSNR和SSIM客观定量指标上分别提高了7.905 dB和0.328;该网络对后续目标检测任务的检测率可提高10.17%～17.19%.     

基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法

低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度差、颜色偏暗和信噪比低等特点,传统图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法,将三原色(red,green,blue,RGB)图像转换成色相饱和度(HSV)图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。对亮度图像进行非线性变化,实现动态范围展宽;采用修正后的隶属度函数将图像映射到模糊平面,实现对比度增强。实验结果表明:该算法显著地提高了图像整体亮度和对比度,改善了低照度彩色图像的视觉效果。     

局部与全局相融合的孪生低照度视频增强网络

在低照度环境下拍摄到的视频往往有对比度低、噪点多、细节不清晰等问题, 严重影响后续的目标检测、分割等计算机视觉任务. 现有的低照度视频增强方法大都是基于卷积神经网络构建的, 由于卷积无法充分利用像素之间的长程依赖关系, 生成的视频往往会有部分区域细节丢失、颜色失真的问题. 针对上述问题, 提出了一种局部与全局相融合的孪生低照度视频增强网络模型, 通过基于可变形卷积的局部特征提取模块来获取视频帧的局部特征, 并且设计了一个轻量级自注意力模块来捕获视频帧的全局特征, 最后通过特征融合模块对提取到的局部特征和全局特征进行融合, 指导模型能生成颜色更真实、更具细节的增强视频. 实验结果表明, 本方法能有效提高低照度视频的亮度, 生成颜色和细节都更丰富的视频, 并且在峰值信噪比和结构相似性等评价指标中也都优于近几年提出的方法.     

数字视频图像的亮度瞬态增强算法及其硬件实现

介绍了数字亮度瞬态增强的基本原理和常用的两种亮度瞬态增强算法的实现步骤,提出了对两种算法的改进措施,并选择了其中一种较优的算法描述了其硬件实现过程。     

基于刚体模型的视频插值去噪算法

为充分利用视频的时空联系去噪,提出了视频的刚体模型.刚体模型以线性关系组织视频的像素,结合了像素间的时域和空域关联,可以通过主色调区域划分和边缘句法匹配获得视频的刚体分解及其对应关系.基于刚体模型的插值去噪利用像素值的空域邻近性和时域稳定性联合判断插值像素的参考价值.对常用测试视频的去噪实验表明了刚体模型的正确性,基于刚体模型的插值去噪方法在视觉效果和峰值信噪比上都表现出色.     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。     

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。     

基于多尺度梯度域引导滤波的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像整体亮度较低，增强图像中颜色易失真，部分图像细节淹没在较低灰度值像素中等问题，提出一种改进的低照度图像增强算法。首先，把待处理图像转换到色调、饱和度、亮度（HSI）颜色空间，对亮度分量进行非线性全局亮度校正；然后，提出多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型，利用该模型对校正后的亮度分量进行增强，接着对增强后的亮度分量进一步实施避免颜色失真的亮度校正；最后，将图像再转换回红绿蓝（RGB）颜色空间。实验结果表明，增强后的图像亮度平均提高90.0%以上，清晰度平均提高123.8%以上，这主要得益于多尺度梯度域引导滤波具有更好的亮度平滑和增强能力；同时由于减小了颜色失真，使增强图像的细节表现能力平均提高18.2%以上；由于采用了多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型与直方图自适应的亮度校正算法，使提出的低照度图像增强算法适宜应用于夜间等弱光源条件下的彩色图像增强。     

HSI空间亮度信息的多尺度Retinex图像增强研究

彩色图像增强可以提高图像的亮度,增强图像的对比度和细节,同时使得图像颜色更加逼真自然,并且较少失真,在遥感、医学、刑侦、电视与多媒体等许多方面具有良好的应用前景和重要的理论研究意义。提出基于HSI空间亮度信息的多尺度Retinex图像增强算法（HSI_MSR）,算法通过对HSI颜色空间模型的分析,通过增强HSI模型中I分量,将HSI模型转换到RGB模型,得到增强后的彩色图像。通过仿真实验可知HSI_MSR算法可以较好地提高图像的视觉特性,亮度适合人眼观察,细节较为丰富,使得图像颜色更加逼真自然。     

基于深度图的3D-HEVC鲁棒视频水印算法

针对多视点加深度格式的3D视频中深度图鲁棒性不足的问题,提出了一种基于深度图的3D鲁棒视频水印算法。首先,将深度图不重叠的划分为4×4大小的块,计算每一块像素域的均方差,并设置一个阈值来区分纹理块和平坦块;其次,对纹理块计算区域块的能量值,根据计算的能量值设置一个阈值来选择性嵌入水印比特位;最后,获取每个块变换量化后的DC系数,根据获取的DC系数值构造3×3的可逆矩阵,对可逆矩阵进行QR分解,将水印嵌入在分解后的Q矩阵中。所提算法保证了平均峰值信噪比不变,且不同量化参数（QP）值（25、30、35、40）的重编码攻击下的平均误码率为14.9%。从测试的结果来看,该算法具有较好鲁棒性和嵌入容量,同时对视频的质量影响很小。     

基于融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾#br#

为解决暗通道先验算法在处理图像的天空区域时容易出现颜色过饱和、亮度整体偏暗和光晕等问题,提出了一种融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾算法.首先,选择整幅图像中亮度最大的前0.1％ 像素的平均值作为大气光值;然后,利用自适应最小值滤波的改进暗通道模型和亮度模型分别对前景区域和天空区域求解透射率,在将其加权融合得到粗透射率的基础上,使用梯度域导向滤波对透射率进行细化;最后,通过大气散射模型和伽马校正复原出无雾图像.实验结果表明,在包含天空区域的雾图上本文算法能够快速有效地解决天空区域的光晕效应和图像失真问题,复原出来的图像清晰自然,保留了较多的细节信息,在主观和客观2个评价方面均优于其他对比算法.     

基于CPLD的船用视频切换及基带传输系统

在船用视频监控系统中,考虑到特定的使用环境,结合硬件设计要求和实际安装、操控等具体情况,采用有源差分信号发送放大器和接收器搭建了双绞线传输视频基带信号系统,同时,基于CPLD器件开发了视频切换设备。船用环境下的应用结果表明本系统工作稳定可靠,完全满足设计要求。     

基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强

目的 现有的低照度图像增强算法常存在局部区域欠增强、过增强及色彩偏差等情况,且对于极低照度图像增强,伴随着噪声放大及细节信息丢失等问题。对此,提出了一种基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强算法。方法 首先,为了降低色彩偏差对注意力图估计模块的影响,对低光照图像进行了色彩均衡处理;其次,试图利用低照度图像最小通道约束图对正常曝光图像的照度和纹理进行注意力图估计,为后续增强模块提供信息引导;然后,设计全局与局部相结合的增强模块,用获取的照度和场景纹理注意力估计图引导图像亮度提升和噪声抑制,并将得到的全局增强结果划分成图像块进行局部优化,提升增强性能,有效避免了局部欠增强和过增强的问题。结果 将本文算法与2种传统方法和4种深度学习算法比较,主观视觉和客观指标均表明本文增强结果在亮度、对比度以及噪声抑制等方面取得了优异的性能。在VV（Vasileios Vonikakis）数据集上,本文方法的BTMQI（blind tone-mapped quality index）和NIQMC（no-reference image quality metric for contrast distortion）指标均达到最优值;在178幅普通低照度图像上本文算法的BTMQI和NIQMC均取得次优值,但纹理突出和噪声抑制优势显著。结论 大量定性及定量的实验结果表明,本文方法能有效提升图像亮度和对比度,且在突出暗区纹理时,能有效抑制噪声。本文方法用于极低照度图像时,在色彩还原、细节纹理恢复和噪声抑制方面均具有明显优势。代码已共享在Github上：https://github.com/shuanglidu/LLIE_CEIST.git。     

基于自适应超高斯混合模型的语音增强算法

摘要：语音信号的频谱结构复杂性决定了其短时谱分布不能用单一的概率密度函数(probability density function; PDF )准确描述,据此,本文提出了一种采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模以实现语音增强的新方法。首先,采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱的先验分布进行建模,相对于传统的单一模型,该模型能更好地描述语音信号的多类特性;然后,在增强过程中自适应更新混合分量的PDF及其权重,从而克服了传统模型难以跟踪语音信号分布动态变化的缺点。仿真结果表明与传统的短时谱估计算法相比,该算法的噪声抑制性能有较大的提升,增强语音的主观感知质量也有明显改善。     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。