基于新的中值引导滤波的交通视频去雾算法

针对现有改进双边滤波算法处理雾霾天气下交通图像过程中边缘保持效果不理想且容易出现噪声斑块的问题,提出了一种基于新的中值引导滤波的去雾算法。首先,在快速引导滤波基础上改进,利用引导图像在滤波窗口的中值重新定义以像素k为中心的窗口系数ak和bk,并应用在对滤波框内临近像素点上,避免了对引导图像和滤波图像求方差和协方差,进一步提升计算速度。去雾阶段则将含雾图像转化到RGB颜色空间,获取暗通道值、大气光值以及粗透射率,利用中值引导滤波算法对粗透射率进行优化,得到透射率的精确值,根据模型方程反向求解获得去雾图像。实验结果证明,与传统方法相比,新算法去雾效果强化了对边缘的检测和保持能力,更好保持了图像细节。同时,运算效率较同类算法提升较大,实时性较高,可用于交通视频处理。     

雾霾天气下交通标志的检测与识别

针对我国当前交通环境的多变性,尤其是雾霾天气的出现,提出了一种在雾霾天气下快速实现交通标志分类识别的算法.首先,将图像从RGB颜色空间转换到HSV空间,对S通道图像边缘检测,计算标志牌的圆形度、矩形度等,判定标志牌的形状,定位提取标志牌所在的区域,根据标志牌的颜色和形状的匹配唯一性,对标志牌进行初步分类,然后提取标志牌所在的区域进行模板匹配,读取标志牌的具体含义.实验结果表明:该算法能有效地提高雾霾等恶劣天气下交通标志的检测率,并能满足实时性需求.     

CIE-Lab空间的彩色图像混合去噪

针对彩色图像中的混合噪声提出一种CIE-Lab颜色空间的混合去噪算法。双边滤波对高斯噪声具有不错的抑制效果,然而其固有不足是不能处理脉冲噪声,文章采取逆向思维方法将这种不足用于彩色图像脉冲噪声的识别,并仅对识别出的脉冲噪声点在CIE-Lab空间采用概率密度极值滤波方法进行滤除,对剩余高斯噪声仍利用双边滤波算法处理。文中算法采用双边滤波这种非线性滤波算法处理高斯噪声同时仅对识别出的脉冲噪声点进行概率密度极值滤波,因此该算法具有保留图像边缘特征的特性。最后仿真实验表明,CIE-Lab空间的混合滤波算法能够有效滤除高斯噪声和脉冲噪声,相比其他彩色图像噪声处理方法,该方法更为优越。     

使用中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法

针对超声图像的散斑噪声,提出一种基于多方向中值滤波和改进各向异性扩散的去噪算法.该算法利用多方向中值滤波的良好边缘保持能力,在滤除噪声的同时注重边缘细节的保持.使用归一化局部方差和图像梯度组成的扩散系数,避免了传统各向异性扩散算法中梯度阈值为常数带来的鲁棒性差等问题.通过多组仿真实验,综合滤除散斑噪声能力、保持边缘能力...     

基于时空联合滤波的高清视频降噪算法

针对高清电视上噪声更加突出,硬件计算资源有限的问题,提出一种时空联合滤波的降噪算法.采用基于统计的方法估计出噪声强度;空间域的滤波窗口根据噪声大小和边缘信息自适应调节,时间域的滤波窗口根据运动检测自适应调节;该算法对边缘和平滑区域分别进行不同策略的时空域滤波,对边缘区域采用简化的双边滤波,而对平滑区域采用线性滤波.该算法在降噪的同时可有效保持边缘信息.实验数据表明,与其他时空域算法相比,该算法的峰值信噪比平均提高0.3 dB以上.     

一种有效的彩色边缘检测算法研究

对于彩色图像边缘检测技术给出了一种基于改进的梯度算子和RGB颜色空间色差函数的边缘检测算法.该算法首先使用改进的梯度算子得到RGB颜色空间中各个分量的梯度值,然后使用一个新的色差函数计算中心像素与邻域像素之间的色差距离,最后结合梯度值和色差距离,综合判断得到完整的彩色图像边缘信息.实验表明该方法是有效的和鲁棒的.     

一种雾霾天降质图像的清晰化算法

针对雾霾天气条件下的图像降质问题,提出一种高效的清晰化算法.利用最小值运算与形态学操作分别提取边缘信息和强度信息,再通过联合双边滤波器对成像模型中的散射函数进行估计,获取精细化的结果;定义远景区域缩小搜索范围,统计该区域内的灰度直方图计算环境光.仿真结果表明,该算法可有效提升能见度,增强图像的细节和颜色,得到相对较优的...     

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。     

基于Kinect相机的深度图像修复算法

针对Kinect相机获取深度图像存在空洞和噪声的问题,提出了一种基于联合双边滤波和中值滤波相结合的深度图像处理方法.将Kinect获得的彩色(RGB)图像和深度图像裁剪对齐,利用联合双边滤波器修复深度图像中的空洞,用中值滤波器滤除噪声.实验结果表明:与其他方法相比,所提算法能够有效填充深度图中的空洞区域,并去除图像中的...     

一种改进的双边滤波算法

影像滤波处理作为遥感影像分析的一个关键步骤,一直受到研究者的广泛关注。根据边缘点与噪声点的局部灰度特点,提出一种顾及影像梯度角度的滤波改进算法,并针对出现的伪边缘现象提出改进措施。通过对遥感图像的实验分析表明,同传统的双边滤波效果比较,算法具有更高信噪比的优势。     

Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强

针对现有Retinex算法处理后的图像达不到色彩与细节同时增强的效果,且细节增强的同时易产生光晕,出现噪声放大、色彩失真等情况,提出了一种Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强算法。该算法首先在HSV空间实现色彩增强,根据亮度分量,获取无色彩失真的反射分量,再通过修正照度分量,得到改进的Retinex模型;然后在RGB空间,采用快速双边滤波器来保留图像细节,在获得反射分量的基础上,引入原图部分和色彩恢复因子,实现细节增强;最后,在RGB色彩空间对处理后的图像加权融合,得到增强后的去雾图像。通过本文算法和现有算法对雾天图像进行去雾处理,得到不同的去雾结果。本文算法得到的去雾图像增加了细节信息,没有出现明显的颜色失真和光晕现象,处理后图像的信息熵提高。本文算法具有更短的运算时间,具有良好的可操作性。根据实验结果以及评价标准,本文算法能够在减少色彩失真的基础上,达到细节增强的良好效果。     

局部平均显著梯度保边滤波算法

针对传统平均保边滤波算法中存在的光晕伪影现象,提出一种显著图局部平均梯度的保边滤波算法.利用显著图像边缘对比度突出的特点,简化边缘区域和非边缘区域间的阈值设定工作,并根据显著图的平均梯度自适应的平滑图像中的细节和噪声部分,同时保持边缘清晰.实验结果表明,显著图局部平均梯度的保边滤波算法利用显著特性有效地避免了传统平均滤波算法中的光晕伪影现象.相对于传统平均滤波算法,在降噪、多尺度增强以及HDR方面都有较好的表现.     

一种基于梯度的图像滤波算法

滤除图像的噪声有很多方法,普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想,且易使图像变得模糊;而中值滤波滤除噪声效果较好,但易使图像的细节信息丢失.文章提出了一种基于梯度的滤波算法,该算法对含有噪声的图像取3×3领域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、图像边缘、图像内部信息点分别处理.实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

基于混合滤波算法的太阳光斑图像位置跟踪

针对传统滤波算法存在不能完全消除太阳光斑中孤立噪声点、太阳光斑图像边缘模糊的缺陷,导致太阳能自动跟踪系统跟踪精度低、稳定性差等问题,提出一种基于改进的维纳滤波与极值检测中值的滤波混合噪声算法对太阳光斑消噪滤波.在不同情况下利用实测某地太阳高度角、方位角等进行仿真实验,结果表明,该算法能够适应复杂天气条件,在阴雨、雾霾天气下仍能对太阳精准跟踪,达到提高太阳能利用率的预期效果.     

雾霾污染下基于混沌性的图像去雾算法改进

传统基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法,在雾霾污染大气粒子散射作用下,图像会受到雾化背景的干扰,出现浓雾噪点,图像结构信息复原效果较差.提出一种基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法,通过分析雾天雾化背景干扰下的图像信息,获取图像数据的混沌特性,并对雾化图像进行最小颜色分量估计.在此基础上,结合带雾图像暗原色模型、时域和频域特征分量模型,构建出自适应加权滤波模型,完成基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法的改进设计.实验结果表明,采用该算法能避免雾化图像中间区域的颜色失真,降低雾化背景干扰,减少浓雾噪点,使远景的混沌特征得到合理的保留,在图像质量和运算性能方面都具有优越性.     

基于不同颜色空间的运动目标检测算法分析

视频图像运动目标检测是有效分类和跟踪运动物体的关键步骤。对于彩色图像,大多选择颜色特征作为运动目标的检测标准,而不同的颜色空间反映图像的信息不同。为此,本文分析了运动目标在多种颜色空间下的信息变化情况,以及不同色彩空间下的像素特征对目标检测算法性能的影响;比较了复杂背景环境下,基于不同颜色空间特征值的混合高斯模型算法的背景减除效果,以期为多种典型环境下颜色特征优选和算法优化提供理论基础和实践指导。实验结果表明:在RGB、YCrCb、HSV和Lab四种不同颜色空间中,基于Lab颜色空间的运动目标检测算法具有更高的检测率和更低的误检率,是一种能抗背景光干扰、适应能力较强、鲁棒性较好的检测算法。     

基于车行视程与大气光快速估值的车载视频去雾算法

交通场景中的视频图像去雾处理,是一个实时性极强的不确定反问题,针对雾霾天气下车载视频图像退化严重的现象,分析了交通环境中雾气浓度对车前物景可视度的关系,提出了大气能见度与车行视觉距离之间的关系模型,讨论了降质图像增强的理论与方法,建立了雾霾条件下车行可视距离的线性回归公式和基于大气能见度的透射率快速估值模型。同时,研究了雾霾物像暗通道的基本特征,提出了利用引导滤波对图像实现边缘平滑、细节增强以及利用盒式滤波保持边缘信息,降低时间复杂度;直接利用灰度图像获取大气光像素矩阵的估值方法,建立了基于大气光的快速估计模型,解决了暗原色先验理论方法的“非天空区”假设及其时间复杂度难以适应车载视频图像处理的问题。根据上述提出的透射率估计方法和天空光的估值模型,本文提出了一种鲁棒性好,实时性强的雾霾视频图像去雾的新算法,并完成了基于该方法的视频图像恢复处理流程设计,构造了车载雾霾视频图像恢复处理的综合验证平台,通过信息熵和图像边缘检测的方法,对本文提出的方法与目前已有的几种流行的去雾方法进行了图像恢复质量的比较,结果表明,本文提出的方法在反映图像细节和清晰化等方面都取得了良好的处理效果。     

不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题,研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法,以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声,将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法,利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理,消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像,利用Canny算子进行图像梯度计算,并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值,通过跟踪边缘像素点,完成遥感图像边缘检测。测试结果表明,该算法可最大限度上还原实际遥感图像,准确检测图像边缘信息,提升遥感图像配准、识别的精度。     

具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法

为了改善彩色眼底图像增强后颜色失真及采集过程所造成的对比度低、细节信息模糊甚至细节丢失的问题,提出一种兼顾颜色保真、亮度增强和细节增强相匹配的眼底图像增强方法.首先将RGB空间的眼底图像转换到HSV空间进行基于亮度的自适应幂律变换,以解决眼底图像亮度的平衡问题.其次,在Lab颜色空间中采用受限直方图均衡化方法提高眼底图...     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.