图像去雾算法研究进展

综述图像去雾算法的研究和发展。图像去雾算法是通过某种方法或手段来去除雾对图像的干扰。介绍基于图像增强的方法、基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。分析各类算法的优缺点,并针对代表性算法进行实验对比和分析。最后展望图像去雾领域的难点和发展趋势。

基于多特征的多聚焦图像融合算法

针对基于小波变换的传统图像融合算法在融合规则上考虑特征单一的问题,提出基于多特征的多聚焦图像融合方法。首先对源图像进行N层小波分解,得到高频系数和低频系数。然后对高频系数提出一种综合考虑方差,梯度,能量因素进行融合的方法,对低频系数采用传统的加权平均融合方法。仿真实验结果表明,提出的融合方法与传统的图像融合方法对比,无论是从主观视觉效果还是客观指标(信息熵、空间频率、标准差、平均梯度)都有一定程度提高。

一种针对光晕优化的暗通道去雾算法

为了更好解决传统暗通道去雾算法在景深突变区域容易产生光晕的问题,提出一种针对光晕优化的去雾算法。算法首先对输入图像的灰度图进行边缘检测并膨胀;其次,根据得到的边缘图将输入图像划分为边缘区域和非边缘区域;最后,自适应选择窗口大小来进行去雾处理;实验结果表明改进算法可以有效提高景深突变区域的去雾效果。

无杆液压采油泵在低渗透油田中的应用

本文通过对无杆液压采油泵在鄂尔多斯盆地东部低渗透、低产量油井的运用情况,论述该泵的适应性、合理性、创新性。