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为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCbCr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换( NSCT)的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PC-NN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCbCr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。 相似文献
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针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法。首先应用离散小波变换对低、高能图像进行融合,然后通过分频处理得到低、高频图像,再分别采用基本灰度级分组和可选择灰度级分组方法实现增强。将本文方法与基于灰度级分组的增强方法、传统的直方图均衡方法进行比较,实验结果表明,本文方法能够有效地改善图像质量,提高图像的清晰度。 相似文献
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水下加工制造在航空、船舶等领域发挥着重要作用,制造过程的原位在线三维检测成为水下制造质量保障的迫切需求。条纹投影轮廓术(FPP)作为经典的光学三维测量技术之一,具备无接触、快速以及高精度等优势。然而,在浑浊水体中,由于光的吸收和散射作用,相机捕获的条纹光强衰减、对比度降低、图像细节模糊、引入大量噪声,导致条纹图质量不佳。根据低质量条纹计算出的相位具有不可忽视的相位误差,造成三维测量精度下降。为减小水下吸收与散射的影响,提出了一种基于深度学习的端到端的条纹图像增强算法,运用条纹图像增强卷积神经网络(FPENet)将低对比度高噪声条纹转换为高对比度低噪声条纹后获取更准确的相位结果。FPENet针对不同浑浊度水体皆可有效提高条纹质量,降低相位误差。尤其在高浑浊度水体中,相位误差可减小50%左右,显著提升水下FPP的测量精度,对于提高FPP在复杂场景中的适用性具有重要意义。 相似文献
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各种光学测试技术在风洞试验中应用越来越广泛,图像中的破损或无关信息均会影响数据的处理和分析。以存在缺陷的风洞纹影图像为例,对数字图像修复技术进行了研究。根据缺陷离散分布、大小及形状各异,核心区域的灰度值较低以及边缘处灰度梯度变化较大等特点,将图像修复流程设计为确定待处理区域、缺陷识别和缺陷修复等3个步骤。前2个步骤使用Otsu算法进行图像的分割处理,然后使用快速行进方法(FMM)完成缺陷修复。经处理,纹影图像的缺陷被自动识别,并得到了减少或削弱,而且修复的信息客观合理。该方法可推广至其他光学测试技术的图像修复。 相似文献
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基于航空卫星通信的飞行监视,即自动相关监视(ADS),是航空卫星移动业务(AMSS)通信应用新领域,是建立在航空卫星通信基础上的一种新的飞行监视技术。该文介绍了基本ADS报告信息电文的组成及各部分的含义,着重阐述将所收到的ADS数据进行处理,并以直观易懂的表格及图象形式显示出来,便于确切地知道飞机的四维位置(纬度、经度、高度和时间)。 相似文献