基于高动态范围成像的温室番茄植株图像色彩矫正方法

针对温室番茄智能化管理视觉信息稳定获取的需要,研究了基于高动态范围成像技术的番茄植株图像色彩矫正方法,以克服复杂自然光照条件对作业对象色彩稳定呈现的客观限制。鉴于温室内光照时空波动和复杂背景辐射强度突变导致图像色彩失真,提出了融合多曝光强度图像的摄像机辐射响应模型标定方法;分别提取曝光时间为0.01、0.05、0.08、0.10 ms的4幅图像离散像素点的Y通道亮度信息,求解特定视场下像素点亮度与曝光度的函数关系,在此基础上以低曝光度图像亮度为参考,估计摄像机全局视场的辐射强度;采用S曲线函数压缩高动态范围图像数据,将视场辐射强度映射为图像亮度,实现对低曝光图像的色彩矫正重构;最后,通过现场试验对色彩矫正方法进行验证,试验结果表明,不同场景和时段的番茄植株图像的灰度信息量、离散程度和清晰度均得到改善,图像灰度信息熵、标准方差和平均梯度平均提高16.87%、9.81%和19.49%。本研究可为农业复杂光照条件下作业对象图像色彩信息的获取研究提供参考。

基于图像特征的色调映射方法评价体系

为解决高动态范围图像在传统显示设备中准确显示的问题,将模糊的视觉注意机制转化为确定的特征点个数,提出一种基于图像特征的评价体系,以判别色调映射方法所得结果图像是否保持特征信息。针对图像进行对比度调整,将场景亮度变换到可以显示的范围,同时保持细节与颜色等对于表现原始场景的重要信息。对7种色调映射全局方法,即Logarithmic TMO,Exponential TMO,TumblinRushmeier TMO,Schlick TMO,Ferwerda TMO,Ward Hist Adj TM O,Drago TM O进行比较分析,得出Ward Hist Adj TM O色调映射的整体效果最优。

京津地区中国古代佛教建筑天然光环境调查研究

中国古建筑是中华传统文化的珍贵遗产,其内部的天然光环境具有鲜明的特点。其中,中国古代佛教建筑的天然光环境不仅具有中国古建筑的光环境特征,而且还具有宗教性特征。通过对北京、天津、河北等十三座佛殿与故宫、天坛等七座宫廷建筑的实地调研,利用高动态范围图像技术,获得古建筑的照度及亮度指标。在此基础上,总结出中国古代佛教建筑天然光环境的特征。关于佛教建筑天然光环境的研究不仅对保护、传承中华传统文化有重要意义,而且对现代建筑光环境营造也有重要的借鉴意义。

高动态范围图像全局与局部色调映射的融合

针对高动态范围(HDR)图像显示于普通显示设备的问题,提出一种新的结合全局与局部的色调映射方法,先对高动态范围图像分别进行全局和局部的映射,对所得的图再各自进行曲波分解,然后对分解系数进行加权融合。用5组HDR图进行验证,结果表明:用该方法得到的图像有更好的视觉效果。

基于阈值分类的色调映射方法选择

为了更好发挥全局映射算法和局部映射算法的优点,对20组高动态范围图像(High Dynamic Range Image,HDRI)分别进行全局算法和局部算法映射,由所得结果确定出均值亮度的一个范围,若目标图像的均值亮度落入该范围内,采用局部算法,否则采用全局算法。用4组HDRI进行验证,结果表明,增加均值亮度阈值判决后,可以克服对目标图像盲目使用单一映射方法的缺陷。

高动态范围图像的生成与显示方法研究

高动态范围图像的高动态性使得高动态范围图片在现有数码设备上捕获相当困难,同时基于现有显示及打印设备的低动态特性高动态范围图片的显示也十分棘手,本文将介绍并分析近年来有关高动态范围图像的生成及显示方法,比较其优劣,并对典型方法进行详细论述。

二重曝光高动态的图像预处理方法

为提高图像识别算法抵抗环境中高低光区域的能力,提出一种使用二重曝光获取高动态图像的图像预处理技术。使用摄像机交替长短曝光,并在图层级上设置权值将这二帧进行图像合成,通过灰度映射、直方图均匀化将16位图像处理成新的8位图像;并利用经验公式确定权值大小,分析直方图信息调整长短曝光大小。实验结果表明,该算法简单高效,能有效提高输出高动态图像的灰度范围,具有抵抗高低光能力。

基于拉普拉斯金字塔的夜视图像融合

夜间视频图像增强是夜视成像的关键技术,而由于夜晚环境照度低,存在路灯等局部亮点,限于器材原因,易造成夜视图像"局部饱和,但灯下黑"的特点。根据城镇环境下极低照度CMOS视频成像的特点,基于拉普拉斯金字塔重构算法,将不同曝光参数下的同一场景图像进行分解,通过熵和平均梯度数值筛选图像细节,重构出细节丰富的场景。实验表明,该方法在处理夜视图像时可以有效还原图像细节,获得高动态范围图像。

结合亮度估计的航空相机曝光融合方法

航空相机CCD(charge coupled device)动态范围有限,在高动态范围场景下通过调节曝光量的方式不能保证图像中所有部分都准确曝光.为了解决这一问题,在复小波域内结合亮度估计对航空多曝光图像进行融合.首先,在相同高动态场景下调节曝光参数曝光多次,获得这一场景的多曝光图像序列,使用基于SURF(speeded up robust feature)算法的小范围快速配准策略对其配准.然后估计它们的亮度情况,在复小波域内,根据亮度情况分配权值对低频分量进行融合,采用加权的区域能量最大法对高频分量进行融合.最后,将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到结果.得到的结果在空间频率、图像清晰度、平均梯度和边缘信息保持度方面表现较好.实验结果表明:在复小波域内结合亮度估计的方法得到的图像亮度适宜,无重影现象且较好地保持了源图像中的细节信息,该方法可适用于多种高动态场景,满足航空相机的工作需求.

高动态范围图像色调映射算法研究

高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像依托自身场景性能的优越性,近年来备受瞩目。然而,HDR图像显示设备由于成本和技术问题而难以普及,HDR图像必须经过色调映射(Tone-Mapping,TM)才能由传统显示器生成自适应低动态范围(Low Dynamic Range,LDR)的数据。近年来,TM技术发展迅猛,但也衍生出一系列问题。对此,首先通过HDR图像TM算法,在算法上将其分化为整体色调映射算法、部分色调映射算法以及混合色调映射算法;其次分析其优缺点,并对一些经典方法进行实验分析,比较算法的性能;最后总结TM技术的发展趋势。

试论Final Render中HDRI的应用

为实现具有像片真实感光线分布的渲染。全局照明和光能传递两种技术得到了应用。今天 ,全局照明逐渐成为唯一合理的选择。标准的全局照明算法和高动态范围图像技术结合应用于渲染 ,于是我们得以创建高品质的图像。本文使用了渲染器FinalRenderstageV1.0for 3dsmax