基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强

针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。      

基于改进大气散射模型的单幅图像去雾方法

雾天情况下获得的图像通常会出现对比度低、色彩丢失及噪声等问题，传统的去雾方法主要着眼于解决对比度低、色彩损失等问题，而没有考虑空气中灰尘颗粒散射隐藏的噪声光，导致去雾结果中易出现大量的噪声。针对该问题，提出了一种基于改进大气散射模型的单幅图像去雾方法。结合雾霾天气的特点，通过增加空气中介质散射的噪声光对传统雾天成像的大气散射模型进行改进；针对暗通道先验计算透射率不准确的问题，根据改进的模型构建一种透射率精细化的求取方法；结合全变分模型保边抑噪的思想，构造一种新的目标函数，迭代求解获得去雾图像。实验结果和对比分析表明:所提方法能有效去除图像中的雾，减少去雾结果中的噪声，同时也能保留图像中丰富的纹理信息。      

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化，细节模糊，严重影响户外成像系统的稳定性和有效性，因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题，提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先，对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件，再进行交叉双边滤波消除纹理效应，在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度，求出初始透射率；然后，用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减，得到边缘信息图，将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率；最后，结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型，恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象，去除边缘残雾，且实时性好。      

基于改进NL-means算法的显微CT图像降噪

显微CT(Computed Tomography)采用微焦点射线源,射线剂量低,CT图像噪声大,对其降噪十分必要.综述了现存主要CT图像降噪算法及其优缺点,介绍了NL(nonlocal)-means算法,根据实验结果分析了其会在图像平滑区域引入人工伪影的不足.根据NL-means算法的不足,在原算法中引入图像的梯度信息,提出了改进的降噪算法,改进算法保持了原算法优良的降噪功能,并能有效抑制人工伪影,且能够提高图像细节对比度,实验结果验证了改进算法的有效性.     

Moving object detection using color distribution motion enhancement and comparison

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法,采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域;提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标,算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性．多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性。     

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

一种综合孔径微波辐射计成像处理算法

综合孔径成像是基于干涉仪成像原理实现的一种成像方式,其通过对干涉测量结果进行逆傅里叶变换得到场景的亮温分布,利用小波增强去噪算法在时域和频域同时对图像进行处理,增强需求信息抑制非必要信息,并附加特定的窗函数滤除杂波,提高重建的微波辐射计图像的清晰度和平滑感。采用盲解卷的Lorentzian超分辨率算法提高成像的分辨力,较好的解决了天线口面尺寸与分辨力矛盾的问题。     

一种综合孔径微波辐射计成像处理算法

综合孔径成像是基于干涉仪成像原理实现的一种成像方式，其通过对干涉测量结果进行逆傅里叶变换得到场景的亮温分布，利用小波增强去噪算法在时域和频域同时对图像进行处理，增强需求信息抑制非必要信息，并附加特定的窗函数滤除杂波，提高重建的微波辐射计图像的清晰度和平滑感。采用盲解卷的Lorentzian超分辨率算法提高成像的分辨力，较好的解决了天线口面尺寸与分辨力矛盾的问题。     

保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法

针对电磁环境绘制的研究现状,提出了保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法。明确了绘制中的颜色一致性原则:同一数据值对应同一颜色,绘制图像序列中颜色变化与数据变化保持一致。在颜色一致性分析的基础上,对静态电磁环境的绘制方法进行了修改,使其能够在绘制动态电磁环境时保持颜色的一致性。必要时,颜色与数据值的对应关系可以交互调整或自动调整,以适应数据场的值域变化。实验表明,算法能够在保持颜色一致性的情况下绘制动态电磁环境,直观显示其变化情况,便于用户观察和理解。同时算法可并行执行,在统一计算设备架构下具有较高的执行效率,利于算法的使用。      

基于流的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像超分辨率重建的质量，提出了一种基于流的遥感图像重建算法。首先，在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取，通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性。然后，以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数，通过最大化负的对数似然的方法进行优化，得到该算法的损失函数。实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态，且具有很强的泛化能力。用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN，经过测试后发现，提出的算法远远优于SRCNN算法，与其他算法相比也有明显优势。重建出的图像不仅在指标上有所提升，例如与SRCNN相比，PSRN和SSIM分别提升了15%和40%，且人眼观察时有更高的清晰度，高频细节更为丰富。     

基于区间估计与透射率自适应约束的去雾算法

针对去雾算法透射率估计不足与结果偏色等问题,提出了一种基于最小通道区间估计与透射率自适应约束模型的图像去雾算法。首先,采用不同尺寸最大值操作得到有雾图像的亮通道,并结合均值处理和频域滤波得到大气光估计;其次,从大气成像理论出发,以有雾图像最小通道为约束,分别以平面模型和自适应映射模型拟合无雾图像最小通道上下边界,并获得无雾图像最小通道和透射率初始估计;最后,对透射率作滤波平滑与自适应边界约束,得到优化透射率,并根据大气散射模型得到复原结果。实验表明:所提算法复原结果颜色自然、亮度适宜、去雾彻底、细节信息丰富且时间复杂度较低,有效解决了透射率估计不足和偏色等问题。      

基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

A Novel Ship Wake Detection Algorithm Based on WTHT and Radon Transform

This paper proposes a novel ship wake detection algorithm based on the White Top-hat Transform (WTHT) and the Radon transform, which aims to improve the contrast between the ship wake and the background so as to improve the detection performance on Synthetic Aperture Radar (SAR) images. The proposed algorithm includes two major processes, and one is to improve the contrast and another one is to locate the ship wake. In high sea state conditions, the contrast of ship wake and background can be very low, which makes it difficult to detect. In the first step, the proposed contrast improvement algorithm is applied to improving the contrast which helps for improving the detection performance. An attribute filter based on edge detection result is adopted here. In the second step the contrast improved image is transformed into the Radon domain followed by peak extraction process to find the wake, the WTHT is used once more in this step. Finally, in the last step, the wake is overlapped on the original image. Experimental results on Tiangong-2 Interferometric Imaging Radar Altimeter (InIRA) images are presented and compared with that obtained by using the classical algorithm, and in this way, the better performance of our algorithm is demonstrated.      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.