图像去雾DCP算法的透射率容差参数修正

针对DCP算法的透射率估计精度不高、图像去雾效果不佳的问题,提出了一种基于透射率容差参数修正的图像去雾改进DCP算法。首先优化DCP算法的暗原色提取过程,并在考虑DCP先验知识的特征的前提下保持和平滑边缘,然后利用双边滤波和最大值滤波法进行组合式协同,对透射率进行细化,并引入容差参数用于修正失效场景下的透射率,避免复原图像失真。算法仿真实验结果表明,本文提出的改进算法具有较快的运行时间,且降低了原算法的图像失真和去雾效果。     

改进的Retinex雾天视频图像增强算法

在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。     

一种海上靶场图像去雾算法

<正>针对海上大雾等天气条件下得到的目标跟踪图像对比度低,不易判读处理的问题,提出了基于大气散射模型的对比度增强去雾算法。首先确定雾化模糊图像的大气环境光,然后对图像不同景深的景物反射光传输进行估计,最后通过双边滤波器对反射光透射率图进行平滑滤波,消除去雾复原图像的方块效应。实验结果表明,本文算法可以有效增强图像对比度,提升图像清晰度,丰富图像的色彩饱和度,实现去雾功能,提高判读处理精度。     

暗通道图像去雾算法的FPGA实现

本文针对何凯明提出的暗通道图像去雾算法过于复杂难以在硬件上实现的问题,对原算法进行改进之后在基于FPGA的硬件平台上进行了算法移植。文中详细介绍了算法移植过程中三个主要模块的实现过程:暗通道求取模块及大气光估计模块,边缘检测及滤波模块,图像复原模块。实验结果显示,本系统较好地完成了户外采集到有雾图像的复原工作,输出图像质量明显改善。     

河南地区秸秆焚烧空气污染区域的图像识别算法研究

近年来环保部门越来越重视空气污染整治,秸秆焚烧不但产生大量烟雾而且会造成资源浪费,严重污染空气。文中以河南地区秸秆焚烧造成空气污染为研究方向,提出基于有雾图像物理模型的BP神经网络空气污染区域图像识别算法。首先,通过计算入射光衰减项和大气光增强项构建有雾图像的物理模型,利用该模型了解焚烧后有雾污染区域的形成条件,再根据暗原色先验原理对采集图像进行膨胀操作等处理,判断图像是否有雾并对有雾图像建立图像库;其次,以有雾图像库为基础,对焚烧区域中的火焰图像进行特征提取,在考虑干扰因素前提下将目标区域的多个特征参数作为输入神经网络的样本数据,经过神经网络结构训练、学习,预测秸秆焚烧空气污染区域,最终完成对该区域图像的识别过程。实验证明,利用文中BP神经网络图像识别算法实现了对空气污染区域的图像识别。     

基于软抠图指导性滤波的雾天图像复原技术

在雾天环境下进行图像的采集具有大量的雾噪,雾天天气下的图像成像和图像远程识别效果不好,需要进行有效的雾天图像修复,对雾天图像的去雾复原技术是雾天图像处理的难题。传统方法采用盒子滤波法进行去雾复原,测量雾天图像三维重建相关参数具有不确定性,修复效果不好。提出一种基于软抠图指导性滤波的雾天图像复原技术。构建基于大气散射环境下的雾天图像采集模型,设计软抠图指导性滤波器实现对雾噪的合理滤波,对原始雾天图像进行雾化区域和非雾化区域的二值处理,提取多尺度加权平均Retinex特征,作为加权向量,指导软抠图滤波,实现雾天图像复原。仿真结果表明,采用该算法,进行雾天图像复原,能在除掉雾的同时,尽可能的保留了图像的本来颜色,提高信噪比,具有较好的雾天图像修复能力。     

雾天自然场景图像的色差补偿修复算法仿真

雾天自然场景图像受到浓雾噪点抑制导致色差,需要进行色差修复补偿,提高图像质量。提出一种基于光线滤波平滑处理的雾天自然场景图像的色差补偿修复算法。进行雾天自然场景的色差特征模型构建和雾天背景建模算法设计,采用光线滤波平滑处理方法进行色差补偿,通过光线滤波来获得能量函数的极小化解,实现图像去雾处理,提高了雾天场景图像的修复性能,提高图像成像质量。仿真实验结果表明,采用该算法进行浓雾环境下的自然场景图像色差补偿修复,性能较好,归一化最小平方误差较低,成像效果较好。     

基于图像块的EM自适应图像去噪算法

为了提高基于图像块先验的自然图像去噪效果,有效的去除图像中的噪声,本文利用图像块的统计特性提出一种最大期望(Expectation Maximization,简称EM)自适应的学习过程,学习图像块的先验知识,通过映射某个通用先验到指定图像生成特定的先验。提出的方法相较于标准EM算法需要较少的训练数据,并且在没有无噪图像数据库时可以应用到预滤波的图像中。实验结果表明,该算法能够实现较好的去噪效果,且优于现有的一些图像去噪算法。     

基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理

在浓雾环境下采集的视觉图像出现突兀点,需要进行平滑处理,提高对浓雾环境下的图像成像和识别能力。传统方法中采用差频控制的浓雾图像突兀点平滑处理算法,图像采集出现视觉偏移时平滑处理效果不好。提出一种基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理算法,基于浓雾天气条件下单色大气散射模型,物体表面的反射光由于大气粒子的散射而损失,得到雾点散射损失,采用视觉偏移修正的算法,提高对浓雾图像的视觉偏移修正能力,由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,采用去雾滤波算法提高突兀点的平滑性能,得到浓雾图像的去雾滤波系统函数,通过边缘检测得到图像的突兀点平滑结构,进行Hough变换直线检测,实现视觉偏移修正和突兀点平滑改进。仿真结果表明,该算法具有较好的突兀点平滑处理性能,无论是细节还是浓雾图像的色彩都恢复得比较自然和清晰,去雾效果较好,平滑处理的图像有较高的配准率,展示了该算法的优越性能。     

一种新型三维条纹图像滤波算法

提出了一种自适应高斯引导的新型图像滤波算法。首先分析了引导滤波的数学模型,并在此基础上对其进行了改进,采用一个更加理性的参数优化算法。最后对改进的滤波算法进行了对比实验,实验结果表明自适应高斯引导滤波算法能够很好的滤除图像中的噪声,同时最大程度的保留了原始图像中的边缘和细节等信息。该算法对于激光三维条纹图像去躁具有良好的效果。     

基于非局域均值的模糊聚类图像去噪算法研究

本文介绍了医学图像,尤其是磁共振成像及噪声产生的原理,提出图像去噪的必要性,提出了基于非局域均值的模糊聚类滤波算法,通过仿真实验比较了非局域模糊聚类法、非局域均值法(NLM:Non-Local Mean)两种滤波算法,最终得出结果,通过非局域模糊聚类滤波算法可有效去除MRI图像的噪声,去噪后的图像清晰,无明显伪影,总体效果上要优于非局域均值滤波法。     

高分辨率太阳图像中列固定模式噪声的消除

高空间分辨率太阳图像中的列固定模式噪声降低了图像质量并对太阳大气现象、太阳物理的研究产生了影响。针对传统小波变换处理列固定模式噪声不足的问题,提出一种新型的基于小波变换和双滤波的去噪算法。首先,根据噪声的产生机理以及存在形式,将原始图像对数化并进行小波变换。其次,对小波域中的垂直分量进行中值滤波,去除其中的噪声小波系数。再次,利用小波逆变换得到无噪图像,并与对数化图像做差提取初始噪声。然后,对初始噪声进行低通高斯滤波并指数化得到结果噪声。最后,用原始图像除以结果噪声便得到去噪后的图像。真实图像的实验结果表明本文算法的去噪效果优于其他算法。实验表明本文算法在去除列固定模式噪声的同时,能够很好的保留图像信号,提高图像质量。     

HEVC中滤波算法研究与优化

在视频编码过程中,为了消除图像的块效应,视频编码标准H．264中采用了去块效应滤波算法．但是没有考虑到原始图像和重建图像之间的相关性,在HEVC中提出了基于块与四叉树的环路滤波算法。该算法用于去块效应滤波。文章提出一种最优对称性的快速自适应环路滤波算法,保证重建图像质量的同时,减少编码时间。     

改进奇异值分解去噪的图像盲复原的研究

图像复原过程,对先验条件的了解通常很少,因此图像盲复原得到广泛应用。本文介绍了一些图像盲复原的算法,分析了奇异值分解去噪的不足,引进了一种改进的去噪方法。最后,利用EM算法从模糊图像估计点扩散函数,分别对比不同方差的噪声类型、不同大小图像在改进前后复原的结果,证明了改进奇异值分解算法去噪的有效性。     

恶劣天气情况下的数字图像处理技术

在恶劣天气下,拍摄的数字图像会存在各种噪声,含噪的图像在实际应用的价值会大大降低,有的甚至无法使用。本文针对雾天、雨天的含噪图像,分别采用基于压缩感知的梯度投影(GP)算法和经典的全变分(TV)算法进行去噪,实验结果表明其去噪效果要优于中值滤波、均值滤波去噪方法的去噪效果。     

均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法

提出一种基于均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法,构建水面大气散射物理模型,把图像分成天空区域、海面区域和海天交界线区域等三个区域,对海天交界线是海面和天空区域的交界线进行提取,采用Canny边缘检测和Hough直线检测相结合,得到图像的边缘提取结果。采用均匀遍历纹理寻址的方法,计算各直线段的长度找出最长的线段就是海天线,实现对图像场景的恢复,实现图像去雾清晰化处理。仿真结果表明,该算法去雾效果较好,对于海面浓雾的去雾处理效果明显。研究成果将在复杂天气下成像目标识别等领域具有很好的工程应用价值。     

局部统计滤波法及其在B超肝脏图像上的应用

介绍局部统计滤波法的原理及算法,以慢性肝炎B超图像为例,与中值滤波和低通滤波相比较,指出局部统计滤波算法具有既能去噪声又能保持图像细节,是一种性能良好的滤波算法。     

最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法

图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力。传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好。提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法。采用多尺度Retinex算法对图像进行特征分类预处理,对模糊图像的灰度暗原色特征进行分解,基于最大灰度轮廓点标记实现对图像的分频算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像分频处理后,能有效实现对模糊图像的降噪和增强,图像峰值信噪比提高了12.45d B,均方误差MSE降低了0.34,提高了图像的分辨力和对模糊图像的识别性能。     

应用双重滤波去噪的混合加密图像认证算法

为了避免图像压缩与恶意篡改对图像认证的影响,提出一种以图像自适应中值滤波和Haar小波滤波为基础,通过混合加密处理来实现的图像认证算法。在图像双重滤波去噪的基础上,算法通过DCT和DWT混合变换域提取图像的特征信息,并且结合幻方算法和Arnold算法对图像进行混合加密,接收方通过密钥与hash值进行认证。实验结果表明,算法提高了抗图像压缩和图像篡改的性能,并且能够快速检测并精确定位篡改位置,为图像在网络中传输提供了较好的安全性。     

基于大气湍流光学传递函数的图像复原

本文讨论了大气湍流的光学传递函数,基于大气湍流中图像降质的先验知识,对湍流模糊图像逆滤波复原和维纳滤波复原进行了仿真实验。