基于融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾

为解决暗通道先验算法在处理图像的天空区域时容易出现颜色过饱和、亮度整体偏暗和光晕等问题,提出了一种融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾算法。首先,选择整幅图像中亮度最大的前0.1%像素的平均值作为大气光值;然后,利用自适应最小值滤波的改进暗通道模型和亮度模型分别对前景区域和天空区域求解透射率,在将其加权融合得到粗透射率的基础上,使用梯度域导向滤波对透射率进行细化;最后,通过大气散射模型和伽马校正复原出无雾图像。实验结果表明,在包含天空区域的雾图上本文算法能够快速有效地解决天空区域的光晕效应和图像失真问题,复原出来的图像清晰自然,保留了较多的细节信息,在主观和客观2个评价方面均优于其他对比算法。

旧电影胶片划痕检测算法研究——一种基于空域亮度模型与形态学特征的方法

为了检测旧电影胶片中的垂直划痕损伤,提出了一种旧电影胶片划痕检测算法。此算法不同于以前利用划痕单一特征进行检测的方法,而是同时结合利用了划痕的空域亮度特征和形态学特征,从而能更为准确地得到划痕的位置信息。此方法首先利用划痕的空域亮度模型定位垂直划痕在水平方向上的位置,然后再利用划痕的形态学特征将第一步结果细化,获取这些划痕在垂直方向上的长度与位置。实验表明,此方法能够快速有效地检测出旧电影中的划痕并得到划痕掩模,精确度高,算法复杂度低,适于在实际系统中应用。

火焰的红色饱和度-亮度模型

通过研究不同的火焰图像,发现了火焰图像亮度的空间分布规律及不同像素之间红色饱和度随亮度的变化规律,提出了火焰图像的红色饱和度亮度(RL)模型。该模型描述了火焰图像的像素参数在不同像素间的变化规律。在在火灾探测应用中,可通过图像分割将疑似火焰图像从摄像头拍摄的视频中提取出,通过RL模型判定是否发生了火灾。

基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法

针对暗通道先验在天空区域的失效问题,提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域;其次,利用亮度模拟景深,重构亮度透射率,并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率,最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理;大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域中像素强度值前0.1%的像素中值;最后,经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法针对含雾图像能够有效地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,明亮度适宜,颜色自然。

基于中间视觉的场景模拟及亮度转换模型研究

场景的定性和定量化描述,对场景模拟和再现起到重要作用。本文考虑不同视觉水平时人眼的视觉特点,针对基于中间视觉的低亮度、弱对比环境,对场景模拟、再现的方法进行了研究,并对相应场景的亮度特性进行测量和分析,建立了再现和实际场景之间亮度的转换模型,完成了再现、模拟场景和实际场景之间亮度的定量化转换。

基于自适应亮度高程模型的路面阴影消除算法研究

针对亮度高程模型的阴影消除算法GSR的关键参数需要手动设置、亮度等高区域的划分和亮度补偿方法也都存在严重缺陷的问题,提出一种基于自适应亮度高程模型的路面阴影消除算法SGRSR:首先,采用形态学膨胀运算和高斯平滑滤波消除路面裂缝和路面纹理对后续阴影区域划分的影响;然后,利用最大熵阈值分割求解出高斯平滑后路面影像阴影区域和非阴影区域的划分阈值,以此实现划分阈值的自适应确定;最后,基于改进的亮度等高区域划分模型和亮度补偿方法,实现路面阴影的消除.实验结果表明,与GSR算法相比,本算法不仅能够对路面阴影影像进行自动的阴影消除,而且在阴影消除后,路面影像的亮度过渡更加自然.

基于双域融合与亮度补偿的室内图像增强算法

针对室内环境下的图像易存在失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失等问题,提出一种基于双域融合与点光源亮度补偿模型相结合的室内图像增强算法。该算法首先采用Canny算子边缘检测方法对图像进行分割,区分出明亮区域和非明亮区域,然后使用亮通道先验算法和暗通道先验算法粗算明亮区域和非明亮区域的透射率后进行正则化求解,用含有归一化参数的点光源亮度补偿模型进行最优步长迭代优化透射率,使图像透射率具有自适应调节能力。黄玉川煤矿选煤厂中监控图像具有典型的失真、偏暗、点光源影响大等特点,以此应用背景为例,对所提出的算法进行实验验证,结果表明处理后图片在峰值信噪比(PSNR)平均提高约20%、平均梯度(MG)平均提高约25%、信息熵(IE)平均提高约30%、结构相似度(SSIM)平均提高约25%,在减少图像明暗交接处光晕、细节保持、鲁棒性等方面均有显著提升。

一种基于线性亮度变化模型的鲁棒的光流算法

提出了一种鲁棒光流算法,用于计算光照强度、帧间运动速度及运动速度变化较大情况下的光流场。在梯度约束方程中嵌入了线性亮度变化模型,以提高大的光照强度变化下算法稳健性;将各向异性扩散方程引入空间方向平滑约束,以改善运动不连续处的流速计算精度,并依此建立了多尺度空间微分光流算法。参数的均衡化得到了线性尺度变化下的恒定能量函数。迭代运算引入运动补偿的概念,使亮度误差减小。实验结果表明,在光照强度和运动速度及速度变化较大时,本文算法具有很好的计算精度,并产生密度100%的光流场。

基于HSI变换的无人机图像亮度均衡模型去雾研究

针对无人机遥感图像因雾霾影响而发生图像降质的问题,使用亮度均衡模型进行改善。亮度均衡模型基于HSI变换得到原始图像的亮度通道图像,使用亮度均衡滤波将亮度动态调整到合适的区间以达到去雾目的,再采用高斯模糊和色彩重塑处理对图像进行进一步优化。经过图像对比实验,处理后的图像均值更合理且标准差和熵等重要参数均较原图有所提升。实验结果表明,本文模型具备较好的去雾能力和视觉效果。

3D纸基模型表面亮度预测研究

纸基模型表面亮度感知是整体色貌感知的重要组成,亮度感知的准确性、快捷性直接影响到纸基模型整体外貌的视觉感知。本文通过对3D纸基模型表面亮度测量,实现3D纸基表面在不同角度、不同阶调时的亮度预测。首先,通过设计的纸模测量角度架,可以方便快捷地调整纸基表面角度,然后,确定测量角度取样间隔为5°,纸模表面角度为5°~85°,依次测量,最后,设计四色表面梯尺,青色、品色、黄色、黑色在不同纸基表面和不同阶调下,利用辐射亮度计对其表面亮度值进行测量。利用最小二乘法建立亮度与纸基表面角度、阶调之间的关系模型,并对模型优劣程度进行检验。结果表明,本预测模型可以快速准确地对任意角度3D纸基表面进行亮度预测,获取3D纸基模型表面的亮度。

基于CBDM的建筑天然光环境研究进展

天然光作为绿色能源,对建筑可持续发展有着重要意义。正确评估建筑自然采光是积极利用天然光的关键因素,而目前的天然采光研究主要以静态计算评估为基础,未考虑天然光的高度动态性以及地域不同对室内采光的影响。因此,基于气候的采光模型(Climate-Based Daylight Modeling,CBDM)对建筑天然采光的适用性应用提出了新的要求。本文回顾了近十年来国内外对CBDM的研究成果,从“量化研究”、“技术应用”、“度量标准”三个方面进行了梳理,总结了基于CBDM的建筑天然光环境研究进展,提出了天然采光的未来发展趋势和需要解决的研究问题。

基于路表结构及状态对隧道彩色路面亮度的影响分析

通过以MMA新型彩色沥青路用材料铺装的彩色路面的作用机理、路面颜色性能及路用性能等方面来分析彩色路面的路表结构,并通过室内试验,给出了考虑构造深度的亮度修正系数K2和考虑潮湿状态的K3,在隧道亮度模型中引入K2和K3的影响因素,合理进行隧道照明系统的优化调配,对彩色路面环境下隧道照明效果的推广运用提供数据参考。

基于非下采样Shearlet变换耦合相对亮度测度的可见光与红外图像融合算法

为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法在通过图像能量特征融合图像时,忽略了图像的全局相对亮度特征,导致融合图像存在红外目标表达能力弱等问题,文章引入非下采样Shearlet变换,通过测量图像的相对亮度来融合图像。借助NSST变换来处理输入图像,解析出图像的低频和高频系数;采用区域能量函数,对区域图像所含的能量特征进行测量,利用图像的全局均值和区域均值,构造相对亮度测度模型,求取区域图像的相对亮度特征,并将区域图像的能量特征和相对亮度特征结合,对低频系数完成加权融合;利用图像的行、列、对角维度上的频率值,建立四维细节测量因子,以计算出图像的细节特征,完成高频系数融合,从而求取融合图像。实验结果表明,较当前算法的融合图像,所提算法不仅能更好的显示出图像的细节内容,而且还能更好的表达图像中的红外目标内容。

全球海洋表面红外图像的计算机模拟

首先利用计算传热学计算得到海洋表面温度,然后根据红外辐射成像理论,建立全球海洋表面红外辐射亮度模型,利用海洋表面红外辐射亮度模型的计算结果,采用OpenGL实现了全球海洋表面红外图像的三维实时显示。结果表明,模拟得到的红外图像较真实的反映了全球海洋表面的红外辐射特性,效果逼真,不仅可以用于海洋背景下的目标识别与跟踪,而且还可以用于各种海上红外制导武器的研制,具有重要实际应用价值。

模拟透视云成像的调色板映射方法研究

利用基于ＨＶＳ成像方法的含水汽大气自然景观的亮度模型，建立透视云的离散模型，确定ＲＧＢ显示方式中Ｒ、Ｇ、Ｂ三参量与亮度间的转换关系，并提出基于ＲＧＢ显示方式的高速云中透视成像方法。该方法具有速度快、透视效果良好的特点。

基于多特征融合的运动阴影去除算法

对视频监控中的运动阴影问题进行了研究,提出一种颜色特征、归一化向量距离、亮度比值相融合的阴影去除方法。首先,通过混合高斯模型建立背景图像,利用背景差分法分离运动区域。然后,采用串行处理方法检测运动区域中的阴影像素。在RGB颜色空间下根据颜色一致性特征消除阴影之后,根据运动区域的归一化向量距离分布直方图进一步检测阴影像素。最后,针对阴影检测过程中存在的误检问题,建立像素的光照模型,计算阴影像素与背景像素的亮度比值,并根据置信区间排除误检的前景像素。实验结果表明,该方法能够克服单特征方法的局限性,在多个真实场景下能有效检测与去除阴影,适应性强,鲁棒性好,处理时间适中。

光照快速变化条件下的运动目标检测

为了解决视频监控系统中光照快速变化对运动目标检测产生的影响,提出一种新的运动目标检测方法。通过建立光照变化模型、色度差模型和亮度比模型来消除光照快速变化产生的影响。当光照快速变化的时候,背景像素和运动目标像素会被检测为前景像素。为了从检测到的前景像素中分离出运动目标像素和伪前景像素,分别建立色度差模型和亮度比模型来估计伪前景像素的亮度差和亮度比。色度差模型和亮度比模型的建立均依赖于光照变化模型。实验结果表明,本文的方法在光照快速变化的条件下具有较好的检测效果和检测实时性。

基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法

提出了一种基于图像梯度矢量场的双向广义动态图像模型(GFBD-GDIM)光流计算方法.本文方法:在图像梯度场上进行光流估计以减弱光照变化带来的影响;将一个大的运动矢量分解为两个不同方向的子矢量进行估计,有助于减小估计误差,提高计算精度;采用广义动态图像模型(GDIM)对图像梯度场的变化进行建模,可使模型适用于更加一般的场合.图像序列实验表明,本文方法可以获得更加精确和鲁棒的运动矢量估计.

基于四元同质微分的彩色光流估计

该文通过将颜色3维矢量表示为一个4元数(quaternion)形式的超复数,将彩色图像序列映射为3维时-空空间上定义的4元超复变函数,并以颜色常数模型假设为基础,建立了描述彩色图像序列中运动模式的4元光流方程。为了对超复数4元光流方程中的运动参数进行有效估计,定义了4元同质微分的概念,进而得到了基于4元同质颜色常数模型的光流方程,并给出了该光流方程的优化求解方法。最后,与已有算法的对比实验验证了该文方法的有效性。

改进的色彩结构码彩色分割算法在数字化虚拟人研究中的应用

对色彩结构码(CSC)算法做了改进,将图像边界信息结合进CSC算法的连接过程,并以色度、饱和度、亮度(HSV)色彩模型为基础确定色彩差别.通过设定颜色差别和边界梯度的容忍阈值控制分割的深度.实验用中国虚拟人(VCH)和虚拟人计划(VHP)数据集的彩色切片图像进行分割.结果表明,分割结果比原算法更准确,而且克服了原算法因分割结果对容忍阈值非常敏感而难于取得合适的容忍阈值的缺点.