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目的 图像去雨技术是对雨天拍摄图像中雨纹信息进行检测和去除,恢复目标场景的细节信息,从而获得清晰的无雨图像。针对现有方法对雨纹信息检测不完全、去除不彻底的问题,提出一种联合自适应形态学滤波和多尺度卷积稀疏编码(multi-scale convolution sparse coding, MS-CSC)的单幅图像去雨方法。方法 考虑雨纹信息的形状结构特点,构造一种自适应形态学滤波器来滤除有雨图像中的雨纹信息,获得包含图像自身纹理的低频成分;利用全变分模型正则化方法来增强低频成分的纹理信息,并利用有雨图像减去低频成分获得包含雨纹信息的高频成分;针对高频成分,根据雨纹的方向性提出一种基于方向梯度正则化的MS-CSC方法来重构高频成分,并通过迭代求解获得包含精确雨纹的高频成分,即雨层;利用有雨图像减去雨层得到最终的去雨图像。结果 为验证本文方法的有效性,与一些主流的去雨方法进行实验比较。实验结果表明,本文方法在模拟数据集上的平均峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和平均结构相似度(structural similarity, SSIM)指标分别提高了0... 相似文献
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目的 为解决目前多模图像时域联合滤波算法对图像细节信息保持较差的问题,提出一种多模图像交叉双域滤波算法。方法 在时域中使用交叉双边带滤波,通过多模图像边界上的信息互补保持边缘信息,然后对图像残量使用小波收缩算法恢复细节信息并叠加到时域滤波结果中。在此基础上构造时域和频域交替迭代并通过逐步递减缩小滤波核的范围获得最终滤波结果。结果 通过对多模医学图像和自然多模图像进行测试,相比目前联合滤波算法和单模双域算法,本文算法在峰值信噪比(PSNR)和视觉上都有较明显提高。结论 算法能够有效利用多模图像之间的互补信息,同时通过迭代有效抑制振铃负效应,将时域滤波及频率滤波的优势进行结合,使得滤波结果在保持高对比边缘的同时对图像细节也进行了较好的保留。并且该算法适用于所有含噪多模图像。 相似文献
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针对现有单幅图像去雨算法较少考虑风力对雨线主方向产生影响的问题,当雨线偏离垂直方向时,现有方法未采取旋转或者只进行大致旋转,去雨后的结果图出现了雨线残留明显或背景模糊化的现象。因此,本文提出了一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型。首先,将方差最小的图像块与图像库的雨线图依据HOG特征进行匹配,将匹配度最高的雨线图主方向视作待处理雨图的雨线主方向,从而确定全局稀疏模型的旋转角。然后,通过3个包含旋转角的稀疏正则项构建全局稀疏模型进行去雨。最后,通过颜色掩膜对全局稀疏模型去雨后的部分背景进行保护,再与原来的CbCr通道重组,得到最终的去雨图。研究结果表明:在峰值信噪比和结构相似性方面,本文算法均比3种典型的对比算法有所提高,且运行时间相对短。本文算法在有效去除雨线的同时,可较大程度地保留图像的背景细节信息。 相似文献
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针对稀疏收缩编码法和Contourlet变换的不足,提出了一种新的图像去噪算法。算法可以很好地解决含有加性未知噪声方差的红外图像去噪问题。实验表明,与传统方法、稀疏编码收缩法和Contourlet域降噪方法相比,该算法进一步提高了SNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量。 相似文献
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成像设备在雨天拍摄图像时由于雨雾和雨条纹的存在会导致图像质量严重退化,对后续图像处理性能造成极大影响.因此,图像的去雨算法研究引起了广泛关注,其中针对单幅图像的去雨算法由于没有先验知识的支持,面临较大挑战.近年来,深度学习因其高特征表示能力被应用在图像去雨算法研究中.本文基于小波变换,采取了一种深度学习与数字图像形态学处理相结合的算法来实现单幅图像去雨,具有训练参数少、训练时间短和去雨效果好等优点.首先对含雨图像进行小波变换,分为低频分量、水平高频分量、垂直高频分量和对角高频分量,然后对这4个分量分别构造深度学习神经网络,并在神经网络架构中根据雨的特征加入图像膨胀、腐蚀等形态学处理来进行去雨操作,大大简化了模型架构,并能取得较好的结果. 相似文献
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为了更有效地进行单幅图像去雨,提出一种群稀疏残差约束的引导字典学习算法.该算法特点在于利用混合高斯模型从自然图像中学习外部字典,面向有雨图像构建了基于外部字典引导的内部字典学习模型,并将内部字典的低秩性增加到字典学习目标函数中.该模型可以有效地利用自然图像与有雨图像先验知识之间的互补性,有助于同时恢复潜在稀疏的与稠密的图像细节.其次,基于图像的非局部自相似准则,利用群结构稀疏表示确保了相似图像块的编码系数尽可能接近,并对该模型引入残差约束,可有效地提高学习字典的重构能力与泛化能力.实验结果表明,在合成图像与真实图像上与其他算法相比,使用所提算法去雨后的图像具有更丰富的细节信息,图像更清晰,大大改善了整体视觉效果. 相似文献
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基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用》2014,(2)
针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。 相似文献
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在临床医学领域,图像辅助诊断对医学视图的处理效果要求很高.针对医学图像融合过程中图像视觉效果较差的问题,提出了一种基于稀疏理论与快速有限剪切变换的医学图像融合算法,提高了医学图像处理效率.首先,采用快速有限剪切波变换(FFST)分解源图像,将其分解为高频系数和低频系数;其次,根据高频系数和低频系数的不同性质,提供不同的融合策略,通过相对标准差比较法对高频系数进行处理,对于稀疏性较差的低频系数利用KSVD方法训练,得到字典并采用稀疏原理进行处理;最后,将融合后的高频和低频系数通过FFST逆变换融合到医学图像中.实验结果表明,算法的图像融合效果好,尤其是在提高图像清晰度等方面,具有良好的实用价值和应用前景. 相似文献
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针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。 相似文献
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为恢复雾天图像对比度和颜色,更好地提取图像中的信息,根据海上开阔海域的特点,利用3维到2维透视投影模型,推导了海上图像任意像素点景深的计算公式,并结合暗原色先验知识,有效解决基准景深点的选取和天空亮度的选取问题,最后基于相对景深模型和大气散射模型,对单幅雾天图像进行清晰化处理。通过大量雾天降质图像的实验验证,该算法的去雾效果优于基于暗原色先验统计方法的效果。 相似文献
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图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。 相似文献
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基于黎曼流形稀疏编码的图像检索算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视觉词袋(Bag-of-visual-words,BOVW)模型直方图量化误差大的缺点,提出基于稀疏编码的图像检索算法.由于大多数图像特征属于非线性流形结构,传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示.考虑到图像特征空间的流形结构,选择对称正定矩阵作为特征描述子,构建黎曼流形空间.利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间,非线性流形转换为线性稀疏编码,获得图像更准确的稀疏表示.实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行,与已有的图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了更好的检索性能. 相似文献
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单张图像去雨由于有限的输入信息,会严重影响去雨效果.光场图像不同于普通2D图像,能够记录三维场景的丰富结构信息.针对此类问题并且利用光场图像特点,提出一种基于双LSTM神经网络的光场图像去雨算法.提出的神经网络包括雨条纹检测网络(Rain Streaks Detecting Network,RSDNet)和背景修复网络... 相似文献