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。      

一种基于多尺度边缘的图像融合算法

给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法.该算法分为三步:首先, 对源图像进行多尺度边缘检测;其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图像的多尺度边 缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘;最后,由融合图像的多尺度边缘重构 出融合图像.该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息 ,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用 的带宽.仿真结果表明,用该算法得到的融合图像能有效包含源图像的信息.      

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

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。      

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法

针对无人机(UAV)雾霾天气下的侦察图像,并考虑无人机自身特性,提出了一种新的基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法。该方法从图像处理的角度,通过对图像分别进行白平衡处理和对比度增强处理,基于图像融合和自动色阶处理,最终得到复原图像。选取无人机侦察图像进行去雾,并从主观和客观对实验结果进行评价,本方法得到的去雾图像的图像评价指标均有明显提高;同时与其他典型的去雾方法相比,综合评价指标提升,证明本方法可以得到良好的去雾效果。     

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱（MS）图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色（PAN）图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。      

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法

针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化（ASPP）模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络（DCNN）和全连接的条件随机场（CRF）相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。      

复杂动态场景下目标检测与分割算法

在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。      

火星沙尘环境光学图像增强方法

针对火星探测器着陆时沙尘天气对机器视觉的影响,提出一种去除沙尘天气对光学成像影响的方法,为视觉系统提供清晰输入图像。首先对受沙尘天气影响的图像建立模型,然后求取模型中大气光值与透射系数值。对于大气光值的计算采用基于四叉树细分的方法,在最小值图像上搜寻指定阈值面积中灰度均值最大的区域,在初始图像中相同区域计算各通道均值,作为大气光值。在此基础上计算透射系数,完成清晰图像的恢复。通过对受沙尘影响图像测试表明,该方法能够将受沙尘影响的图像恢复成清晰的图像。即使在复杂的环境中,该方法对光照变化、沙尘强度变化和场景变化等仍具有较好的效果。与其他方法相比,本文方法在去除沙尘对光学图像影响方面效果较好,在恢复图像评价指标等方面优于其他方法,能够进一步提高图像清晰度,为光学图像的后期处理提供更丰富信息。