无人机外挂红外镜头的图像清晰化算法

以红外成像研究为出发点,根据红外图像背景、数据集和算法模型的发展方向,对红外图像增强技术展开研究,以可见光去雾模型为参照,提出了一种新的红外图像清晰化算法,并进行了具体实验。经图像清晰度评价指标的计算与评估,表明该算法有不错的去雾效果,在一定程度上解决了无人机在雨雾天气下因镜头积水积雾导致的图像数据采集效果不佳的问题,有较强的实用意义。

煤矿井下雾尘图像清晰化算法

针对由于煤矿井下环境存在大量煤尘、水雾,监控图像出现模糊、退化现象的问题,提出一种基于暗原色原理和主成分分析的煤矿井下雾尘图像清晰化算法。该算法基于大气散射模型,根据暗原色原理计算透射率;用主成分分析法得出能够充分反映雾尘图像信息的亮度、饱和度及对比度,通过对这些指标进行加权处理来计算大气光值,实现了对煤矿井下雾尘图像的清晰化处理。仿真结果表明,该算法可较大程度地还原图像细节,并保持图像的真实性和结构完整性,实时性较好。

一种改进的雾天降质图像的清晰化算法

为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.

水下光学图像处理研究进展

水下光学图像处理是水下设备完成深海探测和作业任务的重要依据。在简述了水下光学图像处理的研究背景、意义及其研究热点的基础上,该文从水下图像光照因素改善与颜色校正两个方面,详细综述了水下成像技术和水下图像清晰化算法的研究进展,重点论述了基于成像模型的图像复原方法和图像增强方法两个最为活跃的研究方向的研究现状。根据水下光学图像处理研究热点,分别从考虑光的前向折射,水下成像模型和图像增强算法结合,引入相关领域新型算法和提高图像处理实时性的角度,展望了水下光学图像处理研究的发展趋势。

基于clear-SSD的单点多盒飞机目标检测天气适用性

目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气,一旦出现雾霾,则必然影响检测效果。为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度,必须提高模型适用性,以飞机检测为例,提出一种基于影像处理的clear-SSD(sigle shot multibox detector)模型。该模型在SSD检测算法前增加了影像处理算法,即先对待检测的遥感影像进行清晰化处理,再通过SSD检测算法提取影像中的飞机。比较不同清晰化算法对检测精度的提升效果,选择适用性最优的算法作为模型前端。备选清晰化算法包括暗通道、高斯同态滤波及线性同态滤波。研究表明,三种清晰化算法对精度均有改善,其中高斯同态滤波的适用性最优,平均检测精度达到0.9843,比原始SSD模型提高了0.043,因此,将高斯同态滤波作为clear-SSD模型的影像处理部分。