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结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾 认领 引用
1
作者 唐斌 王永平 +2 位作者 陈清容 段春红 龙文 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期894-907,共14页
为了解决有雾图像能见度低和去雾图像亮度偏暗问题,提出一种基于对比度和亮度相似度的透射率估算新方法实现图像去雾。首先,根据对比度和亮度相似度构建可微图像质量目标函数,最大化该函数获取透射率的闭合解析解,并使用反馈机制向上修... 为了解决有雾图像能见度低和去雾图像亮度偏暗问题,提出一种基于对比度和亮度相似度的透射率估算新方法实现图像去雾。首先,根据对比度和亮度相似度构建可微图像质量目标函数,最大化该函数获取透射率的闭合解析解,并使用反馈机制向上修正透射率。然后,提出一种基于暗通道与四叉树分解的候选大气光生成方法,通过选取候选集的次大值增强大气光估计的鲁棒性。最后,使用大气散射模型完成图像复原及亮度增强。实验结果表明,所提算法在多项图像质量评价指标上均优于对照算法。在无参考评价方面,可见边缘梯度比例、饱和像素比例及BRISQUE等指标的均值表现最佳,其中平均梯度比例均值提升不低于11.0%,饱和像素比例平均值降幅不低于30.4%。在全参考评价方面,PSNR均值较同类算法提高不低于9.5%。此外,算法平均运行时间降低不低于12.76%。综合而言,所提算法在有效提升图像能见度和亮度的同时,亦具备良好的计算效率。 展开更多
关键词 亮度相似度 对比度 图像质量函数 暗通道 四叉树算法 反馈机制
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霜冰优化算法与多尺度信息融合的水下图像增强 认领 引用 被引量：1
2
作者 张爱华 王莹 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期452-461,共10页
针对水下图像颜色失真、细节丢失严重的问题,提出了霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与多尺度信息融合的水下图像增强方法。首先,基于图像颜色失真问题,创新性地提出融合暗通道先验算法(dark channel prior,DCP)和基于R... 针对水下图像颜色失真、细节丢失严重的问题,提出了霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与多尺度信息融合的水下图像增强方法。首先,基于图像颜色失真问题,创新性地提出融合暗通道先验算法(dark channel prior,DCP)和基于RIME的自适应伽马矫正红色通道补偿框架,以保证水下图像色彩恢复自然。其次,引入限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)的方法增强图像对比度。最后,将两条通道增强后的结果采用4种权重和高斯-拉普拉斯金字塔逐层处理,并进行多尺度融合,最终得到视觉质量优异的图像,实验结果显示,该算法的UIQM、UCIQE和SSIM平均值分别可达4.598、0.633和0.726。同时在UIEB、RUIE和EUVP数据集上进行其他对比实验,本文算法的结果均明显优于其他算法,可以得出本文方法在提高水下图像质量效果上更具有优势。 展开更多
关键词 暗通道先验 伽马矫正 霜冰优化算法 多尺度融合
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自适应补偿暗通道-Retinex去雾算法 认领 引用 被引量：1
3
作者 陶俊 胡徐胜 +2 位作者 段争光 吴静妹 王积成 《信息与电脑》 2026年第3期29-31,共3页
针对暗通道先验算法存在的光晕效应、天空区域色彩失真及透射率优化计算复杂度高等问题,文章提出一种自适应补偿暗通道-Retinex去雾算法。该算法采用均值滤波替代最小值滤波生成均值暗通道图,通过与原始暗通道加权融合实现自适应补偿,... 针对暗通道先验算法存在的光晕效应、天空区域色彩失真及透射率优化计算复杂度高等问题,文章提出一种自适应补偿暗通道-Retinex去雾算法。该算法采用均值滤波替代最小值滤波生成均值暗通道图,通过与原始暗通道加权融合实现自适应补偿,有效抑制区域交界处的光晕现象,并避免图像过暗;同时,引入亮度阈值分割天空区域,结合透射率下边界的动态调整与Retinex高斯滤波结果进行透射率融合,显著提升大气光估计精度。实验结果表明,该算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM)等指标上均优于传统方法。 展开更多
关键词 暗通道先验 自适应补偿 Retinex算法
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深度卷积神经网络算法下动态车牌字符自动识别方法 认领 引用 被引量：1
4
作者 孙凯晴 刘宇霄 《成都工业学院学报》 2026年第2期40-45,共6页
在动态场景中,车牌图像受到不同光照条件和雾气的影响,导致字符的清晰度和可辨识度低,使车辆行驶过程中车牌姿态变化及部分遮挡时无法准确分割出车牌区域,造成字符特征捕捉效果差,影响识别准确性。为此,提出基于深度卷积神经网络(DCNN)... 在动态场景中,车牌图像受到不同光照条件和雾气的影响,导致字符的清晰度和可辨识度低,使车辆行驶过程中车牌姿态变化及部分遮挡时无法准确分割出车牌区域,造成字符特征捕捉效果差,影响识别准确性。为此,提出基于深度卷积神经网络(DCNN)的动态车牌字符自动识别方法。首先,采用自动色彩均衡(ACE)算法对车牌图像展开色彩均衡处理,增强车牌字符与背景之间的对比度。结合暗通道先验去雾算法对车牌图像展开去雾处理,使车牌字符的边缘更加清晰可辨。其次,将处理后的车牌图像作为输入,利用自动阈值算法根据图像的特点自适应地确定合适的阈值,准确分割出车牌区域。最后,利用DCNN强大的学习能力来学习大量不同姿态和遮挡情况的车牌图像,通过卷积、激活和池化处理捕捉车牌区域的字符特征。在分类层中引入softmax函数进行字符分类,并采用随机梯度下降优化网络参数,完成模型训练与字符识别。实验结果表明,所提方法具有良好的图像处理效果,可准确识别车牌字符,误识率和漏识率分别在0.8%和1.0%以下。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 自动色彩均衡算法 暗通道先验去雾算法 自动阈值算法 车牌字符识别
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基于Retinex的边缘定位水下图像增强算法 认领 引用 被引量：1
5
作者 郝昱权 陈洁 赵慧慧 《传感器世界》 2025年第8期7-11,共5页
针对水下生物图像不清晰的问题,提出了一种基于Retinex的边缘定位水下图像增强算法,旨在解决水下成像中由于光照强度变化导致的色彩偏差和图像模糊问题。首先,应用红暗通道先验理论来去除图像的雾化效果,结合自适应多尺度视网膜增强和... 针对水下生物图像不清晰的问题,提出了一种基于Retinex的边缘定位水下图像增强算法,旨在解决水下成像中由于光照强度变化导致的色彩偏差和图像模糊问题。首先,应用红暗通道先验理论来去除图像的雾化效果,结合自适应多尺度视网膜增强和颜色恢复算法,通过应用拉普拉斯锐化和色彩恢复因子,同时进行精确的色彩校正。进一步利用Canny算子对图像进行边缘定位,以增强图像细节信息。实验结果表明,该算法显著提升了水下图像的清晰度和色彩平衡,展现了出色的处理效果和实用性。 展开更多
关键词 图像增强 水下生物 Retinex算法 Canny算子 红暗通道 图像评价指标
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面向多模式图像的改进暗通道先验去雾增强 认领 引用 被引量：2
6
作者 卜祥涛 宋亚芳 +4 位作者 王晓宇 姜珊 李德胜 赵宇 李亚红 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第13期2124-2135,共12页
针对现有算法存在处理图像模式单一和通用性受限的问题,基于暗通道先验提出了一种多模式图像去雾增强算法,对偏振强度、斯托克斯参量、线偏振度不同模式偏振图像和传统的RGB和黑白图像均适用。对偏振图像,利用Kmeans聚类、网格化和双线... 针对现有算法存在处理图像模式单一和通用性受限的问题,基于暗通道先验提出了一种多模式图像去雾增强算法,对偏振强度、斯托克斯参量、线偏振度不同模式偏振图像和传统的RGB和黑白图像均适用。对偏振图像,利用Kmeans聚类、网格化和双线性插值估计大气光值,引入亮度与结构权重估计大气透射率,暗通道计算采用多尺度高斯滤波与基于梯度的自适应权重融合;对RGB、黑白图像,利用K-means聚类并采用天空像素95%分位数估计大气光值,结合高斯拉普拉斯边缘检测和双线性插值估计大气透射率,暗通道计算使用多尺度腐蚀操作和基于局部对比度的权重;在户外薄雾和室内人造浓雾下采集不同模式图像,并与暗通道先验、多尺度Retinex算法的去雾增强效果进行了对比。结果表明:所提算法在图像清晰度、边缘和细节恢复方面取得显著提升,平均梯度、图像熵和峰值信噪比较多尺度Retinex算法,偏振图像最少提升112.6%,14.0%,5.0%,非偏振图像最少提升103.6%,20.6%,21.9%。该算法不仅在增强图像质量方面具有优越性,同时对不同模式图像具有通用性。 展开更多
关键词 图像去雾 图像增强 偏振 暗通道先验 多尺度Retinex算法
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基于超像素分割的暗通道先验图像去雾算法 认领 引用 被引量：4
7
作者 李波 胡红萍 杨正民 《测试技术学报》 2025年第4期415-423,共9页
针对图像去雾过程中暗通道先验算法易受白色物体或明亮区域影响导致大气光和透射率估计不准确等问题,提出了一种基于超像素分割的暗通道先验图像去雾算法。首先,利用简单线性迭代聚类超像素算法对暗通道先验进行改进;其次,对有雾图像利... 针对图像去雾过程中暗通道先验算法易受白色物体或明亮区域影响导致大气光和透射率估计不准确等问题,提出了一种基于超像素分割的暗通道先验图像去雾算法。首先,利用简单线性迭代聚类超像素算法对暗通道先验进行改进;其次,对有雾图像利用改进的暗通道先验进行超像素分割得到超像素块,接着对每一个超像素块求取局部大气光值并取平均值;然后,对粗透射图进行伽马校正,并利用平均梯度值作为权重对粗透射图和校正后的透射图进行权重融合求取最终透射图;最后,利用大气散射模型的逆过程得到去雾图像。实验结果表明,超像素分割解决了暗通道先验算法估计大气光对最亮像素的依赖问题,所提算法能够很好地提高去雾图像的清晰度,保留图像的纹理细节,且效果优于其他比较算法。 展开更多
关键词 暗通道先验 超像素分割 简单线性迭代聚类算法 图像去雾 伽马校正
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改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法 认领 引用
8
作者 任晓楠 李广 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期60-64,共5页
在光晕区域附近进行光晕消除操作可能会降低图像的对比度、清晰度和细节。因此,需要开发有效的方法来恢复和增强光晕消除后的图像细节,以确保整体图像质量的提高,为此设计一种改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法。建立大气散射模型... 在光晕区域附近进行光晕消除操作可能会降低图像的对比度、清晰度和细节。因此,需要开发有效的方法来恢复和增强光晕消除后的图像细节,以确保整体图像质量的提高,为此设计一种改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法。建立大气散射模型深度分析光晕产生条件,根据图像中的像素强度值计算成像环境中的透射率,按照大气光照的散射系数建立光照条件研究模型。在较高的像素颜色通道条件下,根据图像中高亮度和强反射部分搭建无光晕图像亮通道定义,聚类图像亮通道特征,利用快速双边滤波器细化透射率,建立光晕图像的成像模型。在改进暗通道原理的过程中通过调整多个计算参数,包括改变权重函数,设置光晕消除的恢复指令,完成对视觉图像的光晕消除处理。经过实验分析可以证明,所提方法具备良好的光晕消除性能,光晕消除效果较好。 展开更多
关键词 改进暗通道 视觉图像 光晕消除 透射率 多尺度算法 大气散射模型
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基于暗原色先验模型的Retinex算法 认领 引用 被引量：32
9
作者 汪荣贵 傅剑峰 +2 位作者 杨志学 沈法琳 查炜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1188-1192,共5页
现有雾天图像增强的Retinex算法采用固定滤波器,无法适应多种景深和雾化程度的情况.对此,本文提出一种基于暗原色先验模型的Retinex算法.暗原色先验模型反映了雾天图像中雾的分布与景深信息.受此启发,根据局部区域暗原色值设计一种尺度... 现有雾天图像增强的Retinex算法采用固定滤波器,无法适应多种景深和雾化程度的情况.对此,本文提出一种基于暗原色先验模型的Retinex算法.暗原色先验模型反映了雾天图像中雾的分布与景深信息.受此启发,根据局部区域暗原色值设计一种尺度可变滤波器,针对不同景深和雾化区域采用不同尺度的滤波器估算雾天图像的照度分量,实现对雾天图像的增强.分别使用主观观察和客观数据分析方法,将本文算法与HE算法、固定尺度MSR算法进行对比,本文算法在细节增强以及图像整体效果上均优于HE算法和固定尺度MSR算法. 展开更多
关键词 雾天图像增强 Retinex算法 暗原色先验模型 HE算法 MSR算法
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改进暗通道方法的水下强散射介质目标探测 认领 引用 被引量：4
10
作者 梁天全 张晓云 +3 位作者 段朋 于会山 张保华 汤庆新 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期92-97,共6页
针对水下场景目标探测图像质量退化问题,提出了一种自适应计算水体衰减系数暗通道融合多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)的复原算法,有效实现了水下目标的复原。通过搭建的水下成像测量装置,借助成像系统获取水下模拟环境的探测图... 针对水下场景目标探测图像质量退化问题,提出了一种自适应计算水体衰减系数暗通道融合多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)的复原算法,有效实现了水下目标的复原。通过搭建的水下成像测量装置,借助成像系统获取水下模拟环境的探测图像,对水下探测图像按照算法流程图逐步处理,得到了有效复原水下目标辐射信息的图像。为客观评价算法的效果,采用对比度、平均梯度与信息熵作为定量评价指标因子,对该算法与常规三种算法进行了定量对比研究,结果表明,该算法处理结果各项定量评价指标因子均优于选取的对比算法。研究结果为水下目标探测提供了基础理论探索方法,对水下目标探测实施开展具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 水下目标 暗通道算法 目标探测 定量评价 MSR
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基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法 认领 引用 被引量：34
11
作者 王伟峰 张宝宝 +3 位作者 王志强 张方智 任浩 王京 《工矿自动化》 北大核心 2021年第9期53-57,共5页
针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处... 针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处理,提高矿井火灾视频图像识别精度;为减少静态背景对火灾识别的影响,采用帧差法与混合高斯模型融合算法,对动态演化的火焰图像进行特征提取,并采用形态学处理算法消除图像中存在的缺口,从而得到更加完整的火焰目标图像;对火灾视频图像数据集进行标注,并输入到YOLOv5算法模型进行训练及测试。结果表明:基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法平均精度为92%,损失函数为0.6,比传统算法Alexnet,VGG16,Inceptionv3的平均精度分别高9.6%,13.5%,4.9%,表明该方法检测速度快、精度高,可有效提高矿井火灾识别准确率。 展开更多
关键词 矿井火灾 视频图像智能识别 YOLOv5 K-means 暗通道去雾算法 帧差法 混合高斯模型
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基于模拟雾天遥感数据集的飞机目标检测研究 认领 引用 被引量：7
12
作者 院老虎 翟柯嘉 +1 位作者 张泽鹏 宋瑞 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第3期77-84,共8页
由于缺乏大规模的雾天飞机目标遥感数据集,现有的目标检测方法难以在雾天条件下实现高精度的目标识别和定位任务。针对这一问题,提出了一种雾天条件下飞机目标检测方法,该方法结合了暗通道先验算法和Faster R⁃CNN(Faster Regions with C... 由于缺乏大规模的雾天飞机目标遥感数据集,现有的目标检测方法难以在雾天条件下实现高精度的目标识别和定位任务。针对这一问题,提出了一种雾天条件下飞机目标检测方法,该方法结合了暗通道先验算法和Faster R⁃CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network Features)模型。首先,随机选取少量飞机目标原始图像,通过图像处理数据增强法扩展原始图像遥感数据集。其次,利用暗通道先验算法计算真实雾气图像的透射率值,并将其移植到原始图像中,生成雾气模拟的遥感数据集。最后,使用创建的数据集训练Faster R⁃CNN网络模型以完成飞机目标的识别和定位任务。实验结果表明,与原始数据集相比,该数据集在轻雾和浓雾状态下的检测性能都有明显提高,证明了所提数据集对于雾天环境下飞机目标检测的有效性和实用性。 展开更多
关键词 目标检测 暗通道先验算法 图像处理 雾气模拟 数据集
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采用改进暗通道先验算法的高速公路能见度检测 认领 引用 被引量：10
13
作者 杨天麟 王卫杰 +1 位作者 康楠 朱文清 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期100-108,共9页
为提升高速公路雾天能见度检测精度,考虑大气透光强度、透射率、大气消光系数和图像中某点到摄影机的实际距离,通过能见度检测原理改进现有的暗通道先验算法。首先结合矩形区域测距和实际场景物体大小来解决高速公路二维场景到三维场景... 为提升高速公路雾天能见度检测精度,考虑大气透光强度、透射率、大气消光系数和图像中某点到摄影机的实际距离,通过能见度检测原理改进现有的暗通道先验算法。首先结合矩形区域测距和实际场景物体大小来解决高速公路二维场景到三维场景重构的问题,并利用K⁃means聚类的方法,并找出聚类后的视频图像中分界线的最小景深点,结合所构建的测距模型得到该点到摄像机的实际距离。其次通过发现传统暗通道先验理论在求取大气透光强度方面的不足,提出了基于图像分割的局部熵法来求取大气透光强度,再利用暗通道先验理论求出透射率,然后由能见度检测原理计算出能见度。最后,根据日兰高速公路K113+000处雾天下的视频图像,对改进暗通道先验算法与传统暗通道先验算法进行实验对比,并以能见度检测仪的检测结果为参照。结果表明:当实际能见度为100 m左右时,改进算法检测的平均相对误差(MRE)为6.25%,比传统算法减小了2.38%;当实际能见度为150 m左右时,改进算法检测的MRE为6.17%,比传统算法减小了3.06%;当实际能见度为200 m左右时,改进算法检测的MRE为5.71%,比传统算法的减小了3.41%。随着光照强度的增加,改进暗通道先验法的检测精度提升越来越明显,能更好地适应日间大雾天气下的高速公路。 展开更多
关键词 公路运输 改进的暗通道先验算法 测距模型 局部熵法 视频图像 高速公路能见度 雾天环境
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基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测 认领 引用 被引量：9
14
作者 王飞 刘梦婷 +3 位作者 刘雪芹 秦志亮 马本俊 郑毅 《海洋科学》 CAS 北大核心 2020年第8期197-204,共8页
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、... 海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 船只检测 暗通道先验去雾 深度学习 YOLOv3
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基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法 认领 引用 被引量：5
15
作者 李一菲 杨燕 张国强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期196-201,共6页
针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题,提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道,解决复原图像边缘细节不突出问题;然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射... 针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题,提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道,解决复原图像边缘细节不突出问题;然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计,将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法获得了较为精确的透射率,复原图像有效消除了残雾和Halo现象,在天空区域有较好的色彩保真度,同时也有效提升了运算速度。 展开更多
关键词 暗通道 补偿算法 白平衡 图像融合
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结合Otsu阈值优化和多尺度融合的海上图像去雾算法 认领 引用 被引量：6
16
作者 迟明善 刘鹏杰 +2 位作者 张强 弭永发 宁心怡 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期16-23,共8页
针对在处理海上图像时暗通道先验去雾算法对天空区域不适用以及复原图像易出现色偏的问题,提出一种结合天空区域分割与多尺度透射率融合的海上图像暗通道去雾算法。采用灰度和双边滤波预处理图像,基于大津算法(Otsu)阈值优化对预处理后... 针对在处理海上图像时暗通道先验去雾算法对天空区域不适用以及复原图像易出现色偏的问题,提出一种结合天空区域分割与多尺度透射率融合的海上图像暗通道去雾算法。采用灰度和双边滤波预处理图像,基于大津算法(Otsu)阈值优化对预处理后的图像进行天空区域初分割,再进行基于梯度域导向滤波的天空区域细分割,并去除细分割图像中的阴影;基于天空区域分割改进大气光值估计方法,通过多尺度透射率融合获得初始透射率图,以及采用梯度域导向滤波细化透射率图;通过大气散射模型完成对海上图像的去雾处理。结果表明,与原始暗通道去雾算法相比,利用所提算法去雾后的图像在信息熵、结构相似度、峰值信噪比指标上分别提升了3.5%、9.89%、27.42%。该算法能够有效避免原始算法产生的光晕和色偏现象,且具有更好的视觉效果,能还原真实的海上场景船舶图像。 展开更多
关键词 海上图像 图像去雾 天空分割 多尺度融合 梯度域导向滤波 暗通道先验算法
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基于稀疏表达和暗通道的图像去雾霾算法 认领 引用 被引量：4
17
作者 徐志江 安晟 卢为党 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2017年第3期315-319,共5页
目前,雾霾所引起的图像模糊问题,主流的算法主要都侧重于处理雾气,对于霾没有相关的处理.针对此缺陷,提出了一种联合K-SVD(K-singular value decomposition)稀疏算法和暗通道先验算法的全新算法,来克服雾霾引起的图像模糊问题.图像的处... 目前,雾霾所引起的图像模糊问题,主流的算法主要都侧重于处理雾气,对于霾没有相关的处理.针对此缺陷,提出了一种联合K-SVD(K-singular value decomposition)稀疏算法和暗通道先验算法的全新算法,来克服雾霾引起的图像模糊问题.图像的处理主要分两个步骤:第一步是运用KSVD稀疏算法去除图像中的霾恢复出只含雾气的图像,第二步通过经典的暗通道算法去除图像上的层层雾气.计算机仿真结果表明,该方法对于图像的处理结果要优于FVR(Fast visiblity restoration)算法,暗通道先验算法和直方图均衡化算法. 展开更多
关键词 K-SVD稀疏算法 暗通道先验算法 去雾霾
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融合YOLOv5s与Criminisi算法的农业遥感图像去云方法研究 认领 引用 被引量：3
18
作者 宋怀波 雒鹏鑫 +3 位作者 王亚男 耿明阳 邢嘉鑫 王帅 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2023年第3期143-154,共12页
【目的】构建融合YOLOv5s与改进Criminisi算法的农业遥感图像去云方法,为云层干扰环境下地表信息获取、地表物的解译等研究提供支持。【方法】首先使用基于容差的暗通道先验(dark channel prior,DCP)算法去除雾和部分薄云,以提升图像整... 【目的】构建融合YOLOv5s与改进Criminisi算法的农业遥感图像去云方法,为云层干扰环境下地表信息获取、地表物的解译等研究提供支持。【方法】首先使用基于容差的暗通道先验(dark channel prior,DCP)算法去除雾和部分薄云,以提升图像整体对比度与云层边缘清晰度;然后融合YOLOv5s深度学习网络进行云层区域阈值分割,实现云层蒙版的快速精确自动提取;最后通过样本块大小自适应调整策略对Criminisi算法进行改进,实现遥感图像的有效去云修复处理。通过对含不同大小云层的遥感图像进行去云试验,并利用信息熵、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)和结构相似性(structural similarity index measure,SSIM)4个指标对去云结果进行评价,以验证本研究算法的有效性。【结果】采用融合YOLOv5s和自适应样本块的改进Criminisi算法对8幅含云图像进行了修复,修复后图像的平均PSNR为21.01,平均SSIM为0.77;并对57幅模拟加云图像进行修复,其平均PSNR为28.59,平均SSIM为0.93,表明将改进Criminisi算法应用于遥感图像去云研究是可行的。在此基础上,对本研究算法的适用性以及阴影对去云效果影响的研究表明,不同大小和位置的云层干扰造成未知区域不确定度较大,对修复效果影响较为严重;阴影区域与云区域相接时存在阴影块填充,修复效果尚有待提升。【结论】融合YOLOv5s与改进Criminisi算法的去云方法可有效修复云层遮挡区域,同时保留较为真实的地表信息,可用于农业遥感信息精细感知研究。 展开更多
关键词 遥感图像 云去除 Criminisi算法 YOLOv5s 暗通道先验算法
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基于暗通道先验的补偿快速去雾算法 认领 引用 被引量：8
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作者 杨燕 白海平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期210-215,220,共6页
针对暗通道先验算法去雾能力较弱且速度慢的问题,提出一种对暗通道补偿的快速去雾算法。在分析光晕产生原因的基础上,结合中值滤波算法补偿去雾能力较弱的边缘雾区暗通道图,将有雾图像的全局最小值图像作为导向图,利用引导滤波平滑且保... 针对暗通道先验算法去雾能力较弱且速度慢的问题,提出一种对暗通道补偿的快速去雾算法。在分析光晕产生原因的基础上,结合中值滤波算法补偿去雾能力较弱的边缘雾区暗通道图,将有雾图像的全局最小值图像作为导向图,利用引导滤波平滑且保持边缘特性细化补偿后的暗通道图,消除黑斑效应,降低算法复杂度,将新的暗通道中的最大值作为大气光强的简单估计,根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,与中值滤波算法、快速去雾算法等相比,该算法获得的无雾图像具有更好的清晰度和色彩恢复度,能提高运算速度。 展开更多
关键词 暗通道 补偿算法 去雾算法 引导滤波 大气散射模型
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带式输送机上散状物料堆积视频实时检测 认领 引用 被引量：9
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作者 唐俊 李敬兆 +3 位作者 石晴 刘阳 宋世现 任成成 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期62-68,75,共7页
针对非接触式散状物料堆积检测方法存在检测速度慢、在图像模糊场景下检测精度低、深度学习模型内存需求大等问题,提出了一种基于轻量化Mask-RCNN(掩码-区域卷积神经网络)的带式输送机上散状物料堆积视频实时检测方法。首先,通过暗通道... 针对非接触式散状物料堆积检测方法存在检测速度慢、在图像模糊场景下检测精度低、深度学习模型内存需求大等问题,提出了一种基于轻量化Mask-RCNN(掩码-区域卷积神经网络)的带式输送机上散状物料堆积视频实时检测方法。首先,通过暗通道先验算法对采集的图像进行预处理,以减少运输装载过程中粉尘造成的图像雾化现象,提高图像边缘特征。针对传统的Mask-RCNN的主干网络ResNet无法满足在嵌入式平台上对散状物料堆积进行实时检测的需求问题,将去雾预处理后的图像输入到基于MobileNetV2+特征金字塔网络(FPN)的主干网络中进行特征提取,生成特征图,并对主干网络进行轻量化设计,以部署在嵌入式平台上,对实时采集图像数据进行实例分割。为更精确地找到分割物体的边缘,提出了在传统Mask-RCNN的掩码分支中添加边缘损失的方法,利用全卷积网络层生成掩码,结合Scharr算子构造边缘损失函数,融合目标分类、边界框回归、语义信息得到实例分割图像。最后,通过判断散状物料堆积掩码内的像素值是否超过预设阈值实现散状物料堆积检测。实验结果表明:所提方法的模型内存需求降低到以ResNet101为主干网络的模型的1/5,经图像去雾预处理后的平均精度均值提高了8%,单张图像平均检测时间为0.56 s,检测精度可达91.8%。 展开更多
关键词 矿用带式输送机 散状物料运输 物料堆积 视频实时检测 图像处理 暗通道先验算法 掩码-区域卷积神经网络 轻量化主干网络
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