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基于双通道先验和光照图引导滤波的图像增强 被引量：10
1
作者 赵馨宇 黄福珍 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第8期45-54,共10页
针对低照度图像增强过程中存在的光晕伪影、边缘细节丢失和噪声放大等问题,提出了一种结合双通道先验和光照图引导滤波的图像增强算法。传统去雾物理模型仅基于暗通道先验进行图像增强,局部区域景深不同,进而导致图像过曝和光晕伪影等... 针对低照度图像增强过程中存在的光晕伪影、边缘细节丢失和噪声放大等问题,提出了一种结合双通道先验和光照图引导滤波的图像增强算法。传统去雾物理模型仅基于暗通道先验进行图像增强,局部区域景深不同,进而导致图像过曝和光晕伪影等问题。针对该问题,采取亮暗双通道结合的方法求取大气光值和透射率。对于边缘信息易丢失的问题,采取光照图梯度域引导滤波来改善细化透射率。对于增强过程中噪声放大的问题,采取BM3D滤波进行去噪。实验结果表明,在不同情况下的低照度图像中,该算法相对于其他低照度增强算法,在去噪、光晕消除、亮度调整和边缘保持等方面都有明显的提升。 展开更多
关键词 图像处理 图像增强 RETINEX 去雾物理模型 双通道先验 光照图引导滤波
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适应性双通道先验的图像去雾方法 被引量：5
2
作者 姜雨彤 杨忠琳 +2 位作者 朱梦琪 张一 郭黎霞 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1246-1262,共17页
图像是现代化战争的重要信息来源,雾天环境下图像质量下降,严重妨碍光电侦察识别能力。为提高雾气环境下图像有效利用性,开展了适应性双通道先验的图像去雾方法研究。首先,以暗通道先验理论与亮通道先验理论为基础,将有雾图像从RGB空间... 图像是现代化战争的重要信息来源,雾天环境下图像质量下降,严重妨碍光电侦察识别能力。为提高雾气环境下图像有效利用性,开展了适应性双通道先验的图像去雾方法研究。首先,以暗通道先验理论与亮通道先验理论为基础,将有雾图像从RGB空间转换到HSV颜色空间,使用饱和度和亮度分量的阈值来检测有雾图像中分别不满足暗通道先验和亮通道先验的白色或亮色像素点和黑色或暗色像素点;然后,选用超像素作为暗通道和亮通道计算的局部区域,估计局部透射率和大气光值;最后,由于亮暗双通道方法对白色和黑色像素点的透射率和大气光值进行错误估计,采用本文提出的适应性双通道先验方法进行矫正,通过导引滤波器对透射率图和大气光图进行滤波,代入到大气散射模型中,求得清晰的去雾图像。实验结果表明,去雾后的图像恢复了真实颜色、视觉效果自然、清晰,准确高效地实现图像的去雾处理;在FRIDA数据集上进行去雾处理,采用本文方法的去雾图像与真值的均方误差优于现有方法,相较于双通道先验去雾方法的均方差值降低了15%。 展开更多
关键词 图像去雾 双通道先验 超像素
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基于颜色校正和暗亮双通道先验的水下图像增强算法
3
作者 杨润 刘增力 赵宣植 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期984-993,共10页
在水下成像过程中,光源是影响图像质量的关键因素之一,由于光的散射和吸收,导致水下图像存在颜色失真,对比度和可见度低等诸多问题。这些质量下降的水下图像不利于分析和利用。针对上述问题,本文提出了一种基于颜色校正和暗亮双通道先... 在水下成像过程中,光源是影响图像质量的关键因素之一,由于光的散射和吸收,导致水下图像存在颜色失真,对比度和可见度低等诸多问题。这些质量下降的水下图像不利于分析和利用。针对上述问题,本文提出了一种基于颜色校正和暗亮双通道先验的水下图像增强算法。首先提出一种基于标准差比的颜色补偿算法,有效解决颜色失真问题。然后,一方面利用锐化来增强图像的细节和边缘,得到对比度增强图像。另一方面,提出了一种基于通道差异加权的暗亮双通道算法去除图像模糊,得到可见度恢复的图像。最后,采用多尺度融合方法将对比度增强图像和可见度恢复图像进行融合。实验结果表明,与其他水下图像增强算法进行定性和定量评价比较,本文算法能够有效消除颜色偏差、恢复图像的清晰度,同时在Undewater Color Image Quality Evaluation(UCIQE)、Underwater Image Quality Measurement(UIQM)和Information Entropy(IE)参数指标上均有较大提高。 展开更多
关键词 水下图像增强 颜色校正 双通道先验 多尺度融合
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基于自适应双通道先验的煤矿井下图像去雾算法 被引量：7
4
作者 王媛彬 韦思雄 +1 位作者 段誉 吴华英 《工矿自动化》 北大核心 2022年第5期46-51,84,共7页
针对暗通道先验算法在处理煤矿井下图像时存在的图像失真、细节不足和图像暗光等问题,提出了一种基于自适应双通道先验的煤矿井下图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与煤矿井下特殊环境,建立了煤矿井下尘雾图像退化模型。然后,融... 针对暗通道先验算法在处理煤矿井下图像时存在的图像失真、细节不足和图像暗光等问题,提出了一种基于自适应双通道先验的煤矿井下图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与煤矿井下特殊环境,建立了煤矿井下尘雾图像退化模型。然后,融合暗通道与亮通道建立双通道先验模型来优化透射率,并加入自适应权重系数来提高透射率图的精度,采用梯度导向滤波代替传统导向滤波对透射率图进行细化处理。最后,结合矿井环境改进大气光值求取方法,根据尘雾图像退化模型复原图像。实验结果表明:该算法能够有效去除图像中的尘雾现象,避免了光晕模糊和过增强现象;相较于暗通道先验算法、Retinex算法、Tarel算法,该算法大幅提升了图像信息熵与平均梯度,使复原后图像的细节信息更加丰富,同时缩短了运行时间。 展开更多
关键词 煤矿视频监控图像 尘雾图像退化 图像复原 自适应双通道先验 暗通道 亮通道 透射率 梯度导向滤波
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