三维地形中基于加权框架四叉树的路径规划

研究三维地形中的路径规划问题 .提出建立加权框架四叉树进行路径规划的方法 ,改进了传统的利用正规网格进行规划的方法 ,减少了搜索节点 ,提高了运动速度 .该方法将不同的因素作为四叉树中叶节点的权值 ,通过搜索得到时间最优路径 .只要针对不同的应用设置相应于各种因素的响应函数 。

结合饱和度运算和暗通道理论的遥感图像去雾算法

为了解决传感器雾天条件下捕获的遥感影像出现模糊,色彩偏移,地物信息丢失严重等问题,结合饱和度运算和暗通道理论提出一种遥感图像去雾算法(简称RSIDA算法)。RSIDA算法首先采用加权四叉树算法对最小通道图进行快速搜索获取全局环境光值,然后在HSV颜色空间通过饱和度运算估计大气透射率,接着设置阈值调整场景透射率并采用递归双边滤波器对其进行优化,最后通过物理模型恢复雾气降质遥感图像。通过对比实验和定量分析,结果表明RSIDA算法能够较好地恢复雾气降质遥感图像的清晰度和色彩,提高遥感图像的质量,且运算效率能够满足实时性需求。

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法(GF-MSRCR)和暗通道先验的图像去雾算法。方法首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7. 87%、21. 95%、47. 73%和15. 58%,同时运行时间缩短了53. 22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。