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目前,基于暗通道先验原理的图像去雾能够取得较好效果,但仍存在图像景物交界处产生光晕、天空及白色物体区域去雾后色彩失真等问题。鉴于此,提出改进的基于暗通道先验去雾算法：首先,对暗通道图进行非重叠式滤波,消除最小值滤波导致图像交界边缘产生的光晕;然后,对输入雾霾图像进行直方图分析,能够自适应获得分割天空区域的亮度阈值;再对透射率图天空区域进行像素变换,去雾后可消除颜色失真;最后,采用非线性亮度提高的方法提升去雾图像的视觉效果。结果表明,改进算法去雾后的图像真实、天空自然。 相似文献
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针对天空区域不满足暗通道先验理论从而导致求解的透射率不够准确、去雾后颜色失真的问题,提出一种基于天空区域改进的暗通道先验算法。首先利用像素的分布规律排除白色物体的干扰,解出准确的大气光,再利用暗通道先验理论估计出图像的透射率,然后利用图像的原始信息对透射率进行修正、优化,得到较为准确的透射率图,最后求解得到清晰图像。通过样本实验,说明该算法在细节强度、图像平均梯度和峰值信噪比方面有较好的效果,能作为图像去雾的一种有效辅助手段。 相似文献
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高敏钦 《广东轻工职业技术学院学报》2024,(1):9-13
针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵（IE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法（HE）和多尺度Retinex算法（MSR）,有效保持图像边缘信息,提升图像质量。 相似文献
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由于太阳耀斑图像中地球云雾对斑迹有所干扰,故需要对太阳耀斑图像进行去云处理。针对多尺度Retinex理论与暗通道优先算法两种去云方法进行比较研究,详细介绍了两种方法的数学模型与具体算法,分别运用两种方法对太阳耀斑图像进行去云处理,并进行MATLAB仿真,根据仿真结果对两者去云效果进行评估与对比。通过图像与客观误差参数比较两种去云方法,发现暗通道优先算法在影像平均灰度、细节信息显示、图片信息量与相对清晰程度等方面均优于多尺度Retinex去云方法,其中图片清晰度提升了约16%,标准差与信息量均提升了约8%,平均灰度降低了约27%。 相似文献
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雾天环境一般会导致相机拍摄的图像对比度下降、色彩失真。传统暗通道先验去雾算法虽然可以估算雾天透射率并获得较好的去雾效果,但仍然存在算法复杂度高、容易出现块效应,以及明亮区域色彩偏离问题。针对上述问题提出一种改进的去雾算法,该算法通过引入容差机制校正明亮区域的透射率,然后利用引导滤波进一步细化透射率。实验结果表明,使用改进后的算法可有效改善色彩偏离问题,提高运算速度。 相似文献
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受雾气环境影响,图像往往出现退化现象。在基于暗原色先验原理的去雾算法中,大气光值的估计对去雾效果有着直接影响。首先判断图像中是否包含天空区域,对含有天空的图像以像素点位置信息与其对应的亮度分量作为估计条件,求取大气光值。实验结果表明,该方法针对不同场景进行去雾时,有较强的鲁棒性,能够获取更加准确的大气光值,从而有利于增强复原图像整体视觉效果。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(12):108-112
为了客观地评价图像去雾算法,基于虚拟现实技术构建图像训练库,验证了去雾图像的客观评价体系。基于大气散射物理模型提出一种改进的去雾算法,重新定义了雾霾图像的暗区域和天空区域的透射率;为避免传统去雾算法对图像天空亮度的误估计,基于图分割得到的候选天空区域重新定义大气光值。基于客观评价体系,对去雾图像进行主观与客观评价;通过算法得到的去雾图像细节保持度高,颜色饱和度适宜,与原清晰图像接近,获得了最好的结果。采用SOFM神经网络识别去雾图像,获得98%以上的识别率,为构建去雾图像的质量评价体系奠定了基础。 相似文献
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李敬川 《重庆职业技术学院学报》2008,17(4):99-101
根据Refinex理论．物体的颜色是由物体对长波、中波和短波三个独立的波段的光线反射能力共同决定的,而物体在某个波段内的反射能力是物体本身固有的属性,与光源没有任何依赖关系。在Refinex模型中,物体波段中的各像素的亮度值被与其自身邻近的平均亮度值之比所代替。通过计算各像素间的相对明暗关系,进而确定每个像素的明暗值,获得经过增强的图像。通过这种方法实现的图像更加清晰、明亮,饱和度也进行了改变。 相似文献
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为解决全自动均匀投饵作业船在河蟹养殖过程中投饵不精准问题,引入水下摄像设备采集图像,但采集的图像存在对比度低、模糊和图像退化等问题。为此,采用暗通道先验提高图像对比度。利用 YOLO 卷积神经网络技术快速准确地识别出低照度环境下的河蟹,识别准确率达到 98%,平均耗时 50ms。获得河蟹生长、分布信息后测算出河蟹养殖密度,为全自动均匀投饵作业船精准投饲提供数据支持 相似文献
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受彩色多普勒超声影像工作设备的限制,彩超图像作为医(疗)学辅助证据一般采用传统的算法(诸如空域增强中的直方图变换或频域增强中的小波变换)进行增强,而直方图变换后的彩超图像失真度过大,小波变换的参数调试更为繁琐。为此,本文提出了一种改进细菌觅食优化的图像增强算法。首先将彩超图像转到HSV颜色空间中,而后利用熵视觉显著性机制对亮度分量进行处理,以便获得显著性点集,将其作为细菌觅食优化初始菌群的候选集合,根据随机佳点理论抽选出合适的菌群点集后,对不完全Beta函数中的两个调节因子进行寻优,确定最优参数,最后将增强后的亮度分量整合色调分量和饱和度分量,并转回到RGB颜色空间中,得到增强后的彩超图像。文中的数据来源于某医院彩超诊断室,经MATLAB仿真测试后,证明所提算法同模因及杜鹃优化算法相比,峰值信噪比平均提高了7.29分贝,且具有良好的主观分辨效果。 相似文献
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针对雾气分布不均匀的交通监控图像去雾,提出了一种基于近似点扩展函数估计-APEX的去雾算法。算法采用APEX的基本原理,利用暗原色先验求出的有雾图像透射图对APEX参数进行估计,且估计值按整幅图像的雾气浓度分布自适应调整,再计算出点扩展函数并逆运算得出复原的清晰图像。实验结果证明,该算法实时性高且去雾效果好,特别是对雾气分布不均匀的交通图像也有去雾效果,能满足智能交通监控系统的需求。 相似文献
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在缺陷检测过程中,由于光照角度和亮度等因素导致采集的图像亮度较小,对比度不明显,使用一般相机采集某些材料表面图像时不能取得较好的效果。工业相机成像质量通常高于普通相机,因此利用Basler工业相机获取丝绸材料表面缺陷,基于图像处理缺陷检测技术提取丝绸表面缺陷图像。首先对图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,以便进行图像二值化处理。由于二值化图像有噪声点,用简单的模糊处理无法有效消除,需对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,基本上可解决图像噪声问题,根据最后提取的图像轮廓进行筛选,提取出轮廓缺陷。经过检测发现,该算法对工业工件表面缺陷提取更准确,效果更好,可高效检测丝绸表面缺陷,提高生产效率。 相似文献
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将RGB 颜色空间下的图像转到YUV 颜色空间,分离出R、Y 两个通道,利用图像在R、Y 两个通道内的阴影区域灰度值接近且钢筋区域亮度差距明显的特性,提出一种基于R-Y 通道冗余去除的算法,以消除阴影。 对比几种常用的阴影消除方法,该方法可以较好地实现在工厂环境下钢筋层空间重影去除。 相似文献
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引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波器,可用来减少图像噪声。高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）在去噪的同时能够检测到边缘信息,并实现图像边缘增强。针对 X 光安检图像噪声大、边缘不清晰、对比度低等特点,提出一种基于引导滤波与 LOG 算子的安检图像增强算法。首先用引导滤波对图像作平滑处理,然后用 LoG 算子检测其边缘并进行增强,最后用限制对比度自适应局部直方均衡化（CLAHE）作对比度拉伸。实验结果表明,该算法与改进 CLAHE 算法相比,平均梯度可提高 50%左右,图像清晰度较高。 相似文献
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根据图像的清晰恢复结合数字图像处理的基本理论算法,采用多聚焦图像融合技术,提出基于像素级的多聚焦数字图像的融合算法.用统计学的方法计算出不同聚焦图像上的聚焦点,并将其取出合成为一张清晰图像.根据以上算法设计了图像融合软件,并进行了实验验证 相似文献
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In this work, image feature vectors are formed for blocks containing sufficient information, which are selected using a singular-value criterion. When the ratio between the first two SVs are below a given threshold, the block is considered informative. A total of 12 features including statistics of brightness, color components and texture measures are used to form intermediate vectors. Principal component analysis is then performed to reduce the dimension to 6 to give the final feature vectors. Relevance of the constructed feature vectors is demonstrated by experiments in which k-means clustering is used to group the vectors hence the blocks. Blocks falling into the same group show similar visual appearances. 相似文献