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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。 相似文献
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“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,Surf)算法对"资源三号"卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。 相似文献
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低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化 总被引:1,自引:0,他引:1
低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明:测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。 相似文献
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全局增强未过多考虑图像局部细节,单独使用局部增强会损失图像的亮度。多尺度Retinex算法既能保持动态范围压缩又能实现整体再现,但易出现光晕现象,色彩失真,图像细节信息容易丢失,且运算时间较长。针对上述不足,提出了图像融合增强算法:采用离散小波变换实现对局部增强、全局增强图像及改进多尺度Retinex增强图像的融合。改进多尺度Retinex算法使用引导滤波替换高斯滤波估计反射分量。通过对仿真结果定性以及在峰值信噪比,结构相似度等方面进行定量对比,实验结果证明较原图和MSR(multi-scale retinex)算法处理图像,该算法针对图像昏暗、提取信息不全问题具有更好的显示效果。 相似文献
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