基于暗原色先验的图像去雾优化技术

由于雾霾等大气散射作用会使战场环境获取的图像质量退化,图像去雾可以大幅度提升视觉效果,方便火控系统目标识别与跟踪。基于暗通道先验理论提出一种改进的中值滤波算法,针对不同区域使用不同大小的滤波窗口,可以快速有效地对透射率细化,避免边缘效应。并且还提出了天空区域透射率优化算法,去除了天空区域的纹理和斑块效应。实验结果表明,该算法具有速度快并且效果好的特点。     

单幅Bayer格式图像的快速去雾方法

为了降低雾天对成像的影响,获得实时的去雾效果,对彩色图像处理流程进行改进,提出一种新颖快速的基于Bayer图像和暗原色先验模型的单幅图像去雾方法。Bayer图像是数码相机采集的原始图像数据,数据量小。针对Bayer图像像素排列特点,对原有暗原色先验去雾算法进行了优化和改进。运用四叉树细分算法估算大气光,根据Bayer图像特点修正了Guided Filter,并利用修正的滤波器优化大气透射图,进而恢复出无雾Bayer图像,采用去马赛克及系列后处理算法获得清晰的显示图像。实验结果表明,新方法在一定程度上改善了原算法去雾效果,并显著提高了运算速度。     

基于改进引导滤波算法的水下图像复原

针对水下图像对比度低,细节模糊,存在颜色偏差的问题,提出一种基于改进引导滤波的水下图像复原算法。将红通道进行反转得到新的水下模型,利用红色暗通道图估计背景光;通过饱和度估计粗透射率图,利用改进的引导滤波算法对透射率图进行细化;对恢复后的图像进行图像增强处理。使用该算法与几种水下图像处理算法对多种水下环境中的图像进行处理,比较视觉效果和UCIQE等评价指标。实验结果表明,算法可以有效复原出清晰图像,校正颜色失真,提高对比度,增强细节,且对人工光源区域也同样适用。     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。     

基于非凸范数最小化图像去噪算法

为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最终去噪图像.与PID,NLM,BM3D和NNM等主流去噪算法相比,实验结果表明,所提算法可有效消除高斯噪声,且可较好地恢复原始图像细节.     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

改进自适应中值滤波算法在图像去噪中的应用

传统自适应中值滤波算法不能根据图像噪声浓度自适应改变最大最小窗口尺寸,并且噪声浓度较高时,算法的执行效率会显著降低。针对上述问题,提出了一种改进自适应中值滤波算法。该算法的主要思想是通过估计图像的噪声污染浓度,建立噪声浓度与窗口尺寸的函数映射关系,确定最大最小窗口尺寸。针对传统自适应中值滤波算法运行时间较长的问题,提出了基于分治法的思想快速确定滤波窗口中图像灰度的最大最小值和中值。从实验结果来看,该算法提供了最大最小窗口尺寸设置的依据,在获得相同滤波效果的同时比传统自适应中值滤波算法执行效率更高。     

基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法

航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨（雾）图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨（雾）信息自主消除网络（FMLNet）,提出一种基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨（雾）相关的特征,运用一种新的非线性激活函数（BReLU）以提高恢复无雨（雾）图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨（雾）图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数测度（SSIM）评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨（雾）场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足，并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数，完成对含噪图像的均值滤波。实验证明，算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声，且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波，是一种简单、实用的图像滤波算法。     

基于DSP的各向异性扩散滤波算法优化实现

基于各向异性扩散的图像滤波算法可以在有效抑制图像噪声的同时较好地保持边缘细节,但复杂的算法很难满足系统实时性要求.采用基于直方图的统计方法来确定图像各向梯度模值数组的中值,有效提高了确定图像梯度阈值算法的效率.针对ADSP-TS201的结构及指令特点对算法进行了优化实现,较好满足了系统实时性的要求.     

一种新的小波域维纳滤波图像去噪算法

针对传统小波去噪和维纳滤波存在的不足,提出了一种新的小波域维纳滤波图像去噪算法。首先,对含噪图像进行小波分解,依靠对角细节子带小波系数对噪声方差进行估计;然后,引入噪声方差修正因子,并根据不同子带小波系数的统计特性,在低频子带和高频子带分别选择合适的维纳滤波模板尺寸,使维纳滤波在对小波系数进行滤波处理时具备了更加精确的噪声方差估计和更加合理的滤波模板尺寸;最后,对维纳滤波处理后的小波系数进行小波重构,获得了去噪后的图像。试验结果表明:该算法兼具小波去噪的多分辨率分析特性和维纳滤波的自适应特性,能有效提高去噪后图像峰值信噪比,去噪效果优于小波去噪和维纳滤波。     

基于生成对抗网络的图像去雾算法

针对有雾情况下目标检测等视觉任务精度明显下降,提出了一种端到端图像去雾网络,能够直接生成清晰图像且不需要成对的无雾图像和真实图像进行训练.将注意力模块融入生成器网络中,充分考虑不同通道和不同区域在有雾图像中的影响,并将通道注意力和像素注意力相结合,提出了一种新的特征关注模块,赋予重要特征通道和像素区域更多的权重.考虑到...     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法

针对航拍图像载台随机运动严重,图像分辨率低、目标特征少的特点以及航拍图像电子稳像技术快速、准确的要求,提出基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法。该算法的特点是:由于利用SIFT作为估计图像间运动矢量特征,因此运算速度快;对Kalman滤波状态方程改进,可准确估计有意运动参数;将图像镶嵌技术用于稳定后图像"无定义区"的重建,从而形成快速准确的航拍电子稳像图像。航拍图像实验表明,该算法运算准确性高、稳定性好、速度快。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。     

用局部对比度信息改善图像质量

在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。