基于自适应天空区域分割的图像去雾算法

针对暗通道算法在处理图像中天空区域时会出现色彩失真和光晕现象以及大气光值错误估计的问题,提出一种改进的暗通道先验去雾算法。利用雾图中天空区域的物理特征粗略分割图像天空区域,从天空区域中对大气光值进行估计;设计一种自适应双阈值分割方法用于天空区域的精细分割,提出一种基于亮通道先验的透射率估计方法,将亮通道先验模型估计的天空区域透射率值和暗通道先验模型估计的前景区域透射率值进行融合;引用一种快速引导滤波器对融合后的透射率进行边缘细化,基于大气散射模型完成图像的复原。实验结果表明,该算法很好地克服了暗通道算法的缺陷,保留了复原图像的视觉真实性。

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .

野外视频监控图像去雾算法研究

在野外雾天环境下,由于大气粒子的散射作用导致图像降质严重,直接影响图像的视觉效果和应用价值,因此有必要对雾天图像进行去雾处理,以提高雾天图像的清晰度和保真度。为此,提出一种野外视频监控图像去雾新方法。基于暗原色先验去雾的原理,采用区域生长算法准确快速估计雾天图像的深度信息,应用雾天图像物理模型对图像去雾处理,并进行亮度补偿。实验结果表明,该算法能有效改善雾天图像的质量,大幅提高运算速度。

基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题,从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率,提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型;通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域,暗通道区域(Dark Channel Region,DCR)即图像中符合暗通道先验理论的部分,非暗通道区域(Non-Dark Channel Region,NDCR)即图像中不符合暗通道先验理论的部分;再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素,估计全局大气光值,修正非暗通道区域透射率;最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性,有效抑制了天空等非暗通道区域的失真,复原图像更加清晰自然,增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明,本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.

基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域(如天空、水面或偏白色物体等)不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题,基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数代入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低了明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。

基于明亮区域和天空识别的图像去雾算法

针对去雾算法对存在大面积明亮区域的图像去雾效果不佳的问题,根据暗原色先验原理提出了一种基于明亮区域和天空区域识别的图像去雾算法。根据天空区域和明亮区域的特点,建立了明亮区域和天空区域的判别机制,对不同类型的图像采用不同方法求取大气光值;基于点暗原色原理,采用中值滤波和双边滤波对点透射率进行细化,与块透射率相比,采用点透射率可以保留更多的图像细节。结果显示,采用均方误差、峰值信噪比、可见边梯度和结构相似性4个参数作为图像去雾效果的客观评价指标,优化后算法的综合评价指标均优于其他算法。所提出的算法对不同类型图像均可取得较好的去雾效果,消除了去雾图像的光晕、块效应和天空区域过饱和现象。

基于暗原色优化算法的去雾研究

针对基于传统的暗原色先验去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域无法满足暗原色先验的假设,导致去雾效果不佳。文中就此问题提出了一种改进的去雾算法,基于McCartnet的理论建立大气散射模型,根据暗通道理论粗略估计透射率,之后引入容差参数并设置阈值,重新计算明亮区域的透射率,从而实现对明亮区域透射率的自校正。针对于复原图像色彩较暗的问题,采用改进的线性亮度调整方法来调节图像的亮度。实验结果显示,相较于原算法而言,改进算法可以有效的对大气光值进行估计,降低明亮区域的色彩失真,复原的图像可以保持足够的亮度,同时不丢失图像的细节,视觉效果显著提高。

一种宽光谱响应的双结单光子雪崩二极管

基于180 nm BCD工艺提出了一种新型双结雪崩区的单光子雪崩二极管(SPAD)探测器,采用N阱/高压P阱/N^(+)埋层结构形成了两个垂直堆叠的PN结,高压P阱和N^(+)埋层交界面形成较深的主雪崩区,增强对近红外短波光子的探测概率;同时,N阱/高压P阱之间形成浅的次雪崩区,实现对蓝绿光的高效探测,两结同时工作能够有效扩展器件的光谱响应范围。TCAD仿真结果表明,与传统的P阱/深N阱结构相比,双结SPAD器件在300~940 nm的宽光谱范围内有更高的光子探测概率,在800 nm近红外短波段探测概率达到了20.6%。在3 V过偏压下,暗计数率为0.8 kHz,后脉冲概率为3.2%。

浅谈地铁明暗挖交界处进洞施工技术

地铁区间隧道施工中,经常会遇到从明挖基坑中直接进行矿山法隧道进洞的情况,为保证明挖基坑的稳定和矿山法隧道进洞段施工的安全,需要对明暗挖交界处进洞施工技术进行研究。该文以厦门地铁一号线岩车区间为例,采取监测数据进行对比分析,对隧道由明挖转为暗挖时的进洞施工顺序进行了探讨,相关经验可为类似工程提供借鉴。

月球环境下明暗交界处月尘输运异常现象

月表环境下,山脉或探测器和巡视器等附近形成的整体或局部明暗交界区域会发生月尘输运异常现象。该文通过建立整体和局部2种明暗交界模型,采用质点网格法和蛙跳法,基于Apollo探测器实测的月表月尘数量,研究了2种模型的月尘输运异常现象。结果显示,整体明暗交界区域存在非常显著的月尘输运异常现象,月尘输运路径呈现喇叭口形状或片状抛物线形状,并在明暗交界线上方发生大量月尘聚集,月尘输运现象具有明显的水平输运特征。在局部明暗交界区域的探测器左侧和右侧均出现非常显著的月尘输运异常现象,具有双向水平输运特征,并存在或大或小的双月尘涡旋,引起了探测器周围的局部“月尘暴”。整体明暗交界区域月尘输运异常现象可间接地验证“辉光”现象,局部明暗交界区域月尘输运异常现象也可能是月表探测器上沉积大量月尘的主要原因之一。月尘输运异常现象不但对现役的月球车和探测器等有潜在危害,也是人类在未来探月活动中无法回避的关键问题之一。该文研究的结果对月球探测器着陆点和巡视器行走路线的选取具有重要的参考价值,有助于降低月尘污染对人类探月活动的影响。