基于改进多尺度Retinex理论的海上图像去雾算法

针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照射分量经过对数运算获得反射分量,与归一化处理后的H和S通道合并获得图像基础层。最后,通过引导滤波获得图像细节层,并与基础层合并进行自动白平衡处理,得到最终结果图像。试验证明,与暗通道先验算法及传统多尺度视网膜增强算法相比,提出的算法在标准差、平均梯度、峰值信噪比及结构相似性等评价指标方面均有所提升,海雾图像去雾质量得到有效增强,对提高海雾环境下船舶通航效率具有重要意义。

基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法

为解决当前去雾算法中存在的透射率估计不准确、天空区域颜色恢复较差、运行速度较慢等问题,本文提出了一种基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法。首先,采用自动白平衡算法对有雾图像进行颜色校正,颜色校正后的图像与暗原色置信因子作为引导滤波,随后使用金字塔采样技术获取缩小后的图像,接着使用四叉树算法来估算透射率和大气光强度,并且不断地迭代上采样和引导图像滤波,从而有效防止了信息的损失,最后达到最佳的传输效果。此外,将单图像去雾算法扩展到了实时视频去雾,通过使传输值在时间上一致来减少去雾视频中的闪烁伪影。实验结果表明,该算法的运行速率较快,去雾效果明显,在视频去雾中闪烁伪影较少。相比于屏蔽泊松方程去雾算法,本文算法的平均梯度提高了67.08%,相比于暗通道先验逐帧视频去雾算法,本算法的时间加快了81.32%,符合实时视频运行稳定、处理快速的要求。

一种改进的白平衡算法在腹腔镜图像增强中的应用研究

腹腔镜光源的色温波动导致腹腔镜图像偏离真实的色彩,这可能会造成医生的视觉疲劳并且影响医生对病态组织的检测和诊断。为了解决这个问题,提出了基于Lab模型的最优化自动白平衡算法,在动态阈值算法的基础上,利用白点恢复的程度动态调整白点选择区域,使白点恢复效果达到最佳。本模型相较于其他模型,在白点的检测和筛选过程中可以精准且连续地识别近白色区域,因此选取的参考白点更加合适。由于在对图像进行白平衡时,白点检测参数的改变会影响近白色区域的大小,为了得到效果最好的参数,提出一种反馈调整法,以实现各种偏色图像的最优化白平衡。另外还提出一种新的白平衡评价方式,称为白点评价法,适用于评价腹腔镜图像处理的效果。

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance,AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。

基于小波分解和饱和度估计的水下图像复原

在水下成像时,由于受光线吸收、前向散射和后向散射等因素的影响,从而导致水下图像出现严重退化的现象.针对这些问题,提出了一种利用小波分解和饱和度估计透射率的水下图像复原方法.首先基于水下图像的频谱特征,借助小波分解,在最低频子带利用饱和度估计透射率来抑制散射光,在高频子带抑制噪声并进行细节增强.然后利用自动白平衡和饱和度增强的直方图匹配来对水下图像进行增强,从而改善水下图像的颜色偏差和对比度偏差.评估指标NIQE和UCIQE的均值分别为3.2177和0.4895,优于其他算法.实验结果表明:这种方法可以得到颜色更自然,饱和度更均衡的复原图像.

综合影像白平衡的稀疏光流跟踪河流测速方法

为了提高天然河流测速的实际应用能力和测量精度,本文提出了一种综合影像白平衡的稀疏光流跟踪河流测速方法。实验证明:本方法未经图像预处理时的测量精度与大尺度粒子图像测速(large-scale particle image velocimetry,LSPIV)相当,然而,本方法无需人工辅助示踪,测量成本低,测量时间减少了约50%,显著提高了测量效率,且对水面复杂的成像条件具有更好的鲁棒性,在天然示踪场景下的应用能力更优。在预处理阶段引入基于影像自动白平衡(auto white balance,AWB)的全反射算法。在高速流场下,测量精度有了显著提升。本方法测量精度合理,人工输入参量少,计算效率和自动化程度高,在高速流场下有一定的应用前景。

基于HSL颜色空间的自动白平衡算法

为解决自动白平衡算法对所有像素采用单一颜色修正系数存在的低照度色差过大的问题,提出根据HSL颜色空间亮度分量分段计算颜色修正系数的自动白平衡计算方法。计算图像的HSL颜色空间,将亮度分量分成若干段,同一段像素归为一组,通过同一组中饱和度在灰轴附近像素的各颜色分量平均值计算该组的颜色修正系数,根据本组颜色修正系数对该组像素进行颜色修正。应用作者设计的实验电路,采集标准色卡在多种色温下的图像数据,运用HSL灰轴算法、灰度世界算法和全反射理论算法分别对采集的数据进行自动白平衡计算。对比分析每种算法的计算结果与标准色卡的颜色误差。颜色误差分析表明,HSL灰轴算法具有更好的光环境适应能力和颜色还原能力。

基于直方图均衡化的自动白平衡算法及其FPGA实现

为了解决传统自动白平衡算法场景适应性差、色彩校正不准确、硬件实现实时性差等特点,本文提出了一种基于直方图均衡化的自动白平衡算法,并利用FPGA实现了图像的实时自动白平衡.首先对RGB图像进行直方图均衡化并转化为YCbCr图像,然后按照改进的约束条件进行白点检测,最后利用选取白点对应在原RGB图像的像素值进行色彩校正.本文算法通过直方图均衡将不同的场景下的图像统一到相近的色彩分布,改进白点检测的约束条件等方法,提高了算法在不同场景下的适应性.在与传统算法的实验对比中,不论是客观评价还是主观评价,白平衡的效果都要优于其他算法.说明本文中的算法能够有效地进行自动白平衡,并且场景适应性好、实现简单、具有良好的应用前景.

改进的LoG边缘自动白平衡算法

针对物体在有色光源照射下呈现偏色的现象,提出一种改进的LoG边缘自动白平衡算法。该算法在YCbCr空间的Cb和Cr分量上同时利用LoG算子提取边缘,利用LoG边缘具有零交叉特性直接得到边缘两侧的像素。为了避免占主导的彩色纹理造成干扰,利用白色区域的偏色信息进行边缘抑制。利用得到彩色边缘对原图的偏色进行有效的估计,最后计算三颜色通道的增益并进行白平衡。对大量图片进行了实验,结果表明该算法对不同色光照射下的图像均能很好地进行白平衡,同时与多种白平衡算法的对比实验表明该算法适应面广,性能良好。

改进的Gray World-Retinex图像自动白平衡方法

提出了一种改进的白平衡方法,改善了Gray World-Retinex算法对色彩丰富度低、近白(灰)点数量较少的图像白平衡后仍然偏色的缺点。使用图像Cb和Cr分量的样本标准差分析图像色彩丰富度,并改进了确定图像近白(灰)点数量的方法,最终定量地给出适合采用Gray World-Retinex白平衡法的图像特征,对于样本标准差极低而且近白(灰)点很少的图像,给出一种求极大值增益的方法进行白平衡。对40幅色彩丰富度和近白(灰)点数量不同的偏色图像进行验证,并与Gray World-Retinex算法作了对比。结果表明,本文算法对于具有不同色彩丰富程度和近白(灰)点数量的偏色图像,都可以获得较理想的白平衡效果。该算法复杂度低,对图像实时处理具有很大吸引力。

基于灰轴调整的彩色图像自动白平衡

自动白平衡是一种重要的偏色校正技术.提出了一种新的基于灰轴调整的自动白平衡算法.首先引入理想灰轴和估计灰轴的概念.该方法基于白斑假设,首先选取图像中的部分像素点计算估计灰轴,然后借助旋转变换和尺度变换,将估计灰轴调整至与理想灰轴重合,以此实现彩色图像白平衡处理.实验结果表明,与经典的白斑法和灰色世界法相比,所提算法能有效校正均匀光照条件下的偏色图像.

一种暗通道优先的快速自动白平衡算法

针对目前自动白平衡算法中存在的白色区域检测错误导致白平衡失效的问题,本文提出了一种基于暗通道优先的白平衡算法。首先估计光线透射率,然后根据光线透射率来提取白色区域,去除掉高饱和度的区域。最后为了校正颜色并保证图像亮度不变化,在CIE-XYZ颜色空间相对于亮度通道Y来计算校正增益。实验表明,本文的算法和现有的一些经典算法相比,在主观视觉和客观评价上都取得了较好的效果,且在嵌入式设备上速率大于150 frames/s。

基于TMS320c6711b浮点DSP的自动白平衡的实现

由于自然界的光线不总是相同的,而可感知到的一个物体的颜色依赖于照射到它的光源。人类的大脑可以很好地“校正”这些颜色变化,但CCD和CMOS感光器却不能完成这样的任务,所以要使图片色彩更逼近真实的原色,白平衡调节是必不可少的一步。文章论述了一种较为优异的自动白平衡算法,介绍了基于TMS320c6711b浮点DSP的完整的软硬件设计,以及通过模拟I2C时序实现了对cmos数字感光芯片的白平衡控制。

基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法研究

针对某些特殊光源下,如拍摄色温低于2500K或高于7000K时,图像偏色较严重的现象,提出了一种基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法。首先采用Roberts算子对图像进行边缘检测,对得到的图像进行直方图均衡化处理;然后选择参考白点区域,计算图像各通道的增益,用得到的增益值进行色温校正;最后,使用Matlab进行了仿真验证,直接观察实验结果。通过对比,提出的白平衡算法在特殊光源下也能进行正确调整,使白平衡能调整的色温范围更广且算法时间复杂度相对较低,可以广泛应用于数字图像产品中。

基于FPGA的暗通道白平衡算法设计与实现

为确保系统实时性以及解决完美反射法在曝光环境中失效的问题,提出一种基于FPGA的暗通道自动白平衡校正算法。通过彩色图像暗通道光线透射率分布情况,选取参考像素点实现偏色像素点自动白平衡校正。实验结果表明,暗通道自动白平衡算法使用FPGA校正可以满足整个系统的实时性要求和消除过度曝光环境影响;同时可以使其有效应用于动态场景中。

基于图像偏色检测的自动白平衡算法研究

为了克服传统方法在图像偏色检测中的局限性,采用了一种基于等效圆的偏色检测和偏色划分方法。提出了一种结合灰度世界和完美反射的白平衡算法,根据偏色等级决定的尺度因子对图像进行白平衡校正,采用Imatest软件评测校正后图像。实验结果表明,基于图像偏色检测的自动白平衡算法有效弥补了传统方法的不足,取得了较好的处理效果。

基于灰度世界和白点检测的自动白平衡算法

针对常见的自动白平衡算法存在的图像场景适应性不足或算法复杂度过高的问题,提出了一种新的自动白平衡算法。该方法综合考虑了灰度世界模型和白点检测算法的各自优势,采用一种自适应的控制流程来计算图像三分量的增益系数并进行白平衡校正,在此基础上,运用软硬件协同设计来实现该算法,降低了硬件的开销,提高了算法的灵活性。实验结果表明,该算法改善了传统算法,能实现对偏色图像的准确校正。

基于自适应特征选择的自动白平衡方法

文章提出了一种基于自适应特征选择的自动白平衡方法。该方法中使用了3种中性颜色特征:修改过的灰色世界法的特征、白斑法的特征以及线性颜色聚类的特征,它们具有互补性和计算有效性。试验结果证明文章提出的算法优于传统的以假设为基础的方法并且在广泛的场景上达到了合理的色彩补偿。

一种CMOS图像传感器信号处理自动白平衡算法

针对常见白平衡算法存在色温修正性不足或算法复杂度过高的问题,提出一种基于改进的灰度世界算法、改进的完美反射算法和单色算法相结合的三模互补自动白平衡算法。为完美反射算法增加色温估计约束条件以增强色温估计的精度,对灰度世界算法增加有效性判断。结合完美反射算法和灰度世界算法各自的特点,以弥补单个算法的不足。单色算法利用色温曲线排除单色场景,避免大片单色区域造成的白平衡失效。在一个CMOS图像传感器的信号处理过程中实现该算法。在不同色温环境以及多种场景下进行测试,结果表明该算法对图像偏色有较好的校正效果和适应性。

基于L*a*b*色彩空间的自动白平衡算法

针对数码相机自动白平衡不准确、色彩还原不够真实的问题,提出了一种基于L*a*b*色彩空间的自动白平衡算法。该算法通过色彩空间转换,先将sRGB图像转换至L*a*b*色彩空间;然后,在L*a*b*色彩空间利用灰度世界模型对a*,b*色彩分量进行颜色校正;最后将L*a*b*图像转换至sRGB色彩空间。试验结果表明:在L*a*b*色彩空间对图像进行自动白平衡能获得较好的色彩还原效果。