结合暗通道先验和MRF理论的单幅图像去雾算法

针对在雾霾环境下获取的图像降质严重、现有算法去雾图结构细节信息丢失较多的问题,提出了一种结合暗通道先验(DCP)和马尔可夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。该算法先采用子块部分重叠局部直方图均衡(POSHE)对原始雾图进行增强,以提高其对比度,并通过DCP算法获取优化后的透射率;利用MRF模型对图像结构细节信息的约束特性,对透射率进行建模,以进一步细化透射率;由天空域的显著特征,通过分块搜索法求取大气光值。与传统去雾算法相比,该算法能得到更精确的透射率图,有效保持图像结构信息,去雾后的图呈现出丰富的细节和较真实的色彩视觉效果。

基于视频图像的运动目标检测与跟踪研究

实际生活中,每时每刻都有千万种物体在进行运动,而这些不同的运动物体对不同的群体传达着不一样的视觉信息,对于群体来说,这些视觉信息给他们带来了重要的现实意义。然而在人们用视觉捕捉到的信息里,往往只对对自己有存在价值的运动目标或物体感兴趣,研究基于视频图像的运动目标的检测与跟踪,有很大的现实意义和实际价值。目前在实验室环境中已实现了对运动目标的检测和跟踪。在运动目标检测方面,参考理论,用帧间差分法得到基本完整可靠的运动目标;在运动目标跟踪方面,利用一种低复杂度的分块搜索算法,能对其进行仿真实验与编程实现。