深度学习驱动的水下图像增强与复原研究进展

水下图像是水下信息的重要载体和呈现方式,对海洋资源的探索、开发、利用具有至关重要的作用。然而,由于客观成像环境和设备的限制,水下图像质量总是差强人意,具有对比度低、细节模糊、颜色偏差等退化现象,严重制约相关领域的发展。因此,如何通过后期算法对退化的水下图像进行增强和复原越来越受到学者们的关注。近些年,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的水下图像增强与复原技术取得了巨大进展。为了更加全面、立体地对现有方法进行梳理与归纳,紧跟最新研究进展,本文着重对深度学习驱动的水下图像增强与复原的方法和模型进行介绍,详细整理现有的水下图像数据集,分析现有基于深度学习方法的关键问题,并对未来发展方向进行展望。

基于图像增强与复原的去雾方法探究

目前,我国在进行图像资料的收集时,经常会利用无人机侦查等一系列方式获得遥感图像,从而对高空或远距离地点进行有效监控。但由于在雾霾天气下,许多遥感图像会有颜色对比度低、模糊或失真等多种问题,从而影响对目标信息的收集。因此,对图像增强和复原的去雾方法的探究是十分有必要的。通过去雾方法对图像进行相应处理能够有效提高图像清晰度与质量,所以其方法探究的重要性不言而喻。因此,本文将对基于图像增强与复原的去雾进行探究。

基于图像增强和复原的图像去雾方法研究

目前,我国在进行图像资料的收集时,经常会利用无人机侦查等一系列方式获得遥感图像,从而对高空或远距离地点进行有效监控。但由于在雾霾天气下,许多遥感图像会有颜色对比度低、模糊或失真等多种问题,这些问题严重影响对目标信息的收集。因此,本文基于图像增强与复原的去雾方法进行探究,通过去雾方法对图像进行相应处理,从而达到能够有效提高图像清晰度与质量的目的。

水下图像处理软件与质量评价系统设计

针对水下图像模糊不清、水下图像增强与复原算法选择与图像质量评价问题,采用Python程序对几种经典的水下图像处理算法原理进行了分析与仿真复现,通过将算法、程序与图像质量评价指标相结合,设计了一款水下图像处理软件。软件可综合实现各类水下图像的处理,也可以为不同类型的水下图像选取合适的水下图像处理算法。设计的水下图像处理软件使用简单,操作方便,可以实现经典水下图像处理算法的可视化和客观质量评价,便于人们对水下图像处理算法的理解与分析。

基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法

为提高雾霾图像的清晰化程度,采用暗原色先验方法与多尺度Retinex(MSR)算法相结合的方式,提出基于暗原色先验与Retinex理论的去雾算法.首先,采用暗原色先验方法对协雾霾图像进行物理意义上的去雾,雾霾图像细节得到增强;其次,将处理后的雾霾图像作为MSR算法的原始输入图像,雾霾图像对比度与平均亮度增大.仿真实验表明,该算法处理的雾霾图像对比度得到增大,图像平均亮度适中,总体效果较好,可在一定程度上提高雾霾图像的清晰度.

数字图书馆中的数字图像处理技术

图像信息的处理是数字图书馆资源建设中一个非常重要的过程。从图像数字化、图像运算、图像增强与复原、图像压缩、图像分割和图像识别等方面分析了数字图书馆中的数字图像处理技术,并对其发展进行了展望。