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基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法 下载：46 浏览：304

冯红波 李萍 王博 《无线电研究》 2020年2期

摘要:
针对现有图像增强技术容易出现细节丢失、局部曝光不足、过曝光或颜色失真,不能兼顾对比度和色彩保真的问题,提出了基于自适应权重Retinex与小波变换结合的彩色图像增强算法(AMSR-WT)。将图像从RGB空间转换到HSI空间,对亮度分量I进行小波变换分解为低频亮度图像和若干高频亮度图像,对低频图像使用自适应权重Retinex进行增强,对高频图像使用改进的阈值去噪算法进行去噪,通过小波逆变换重构亮度分量,经过Gamma校正进一步增强对比度并转换回RGB空间得到增强图像。实验结果表明,该算法有效提高了图像对比度和颜色保真度,较好地保留了图像的细节和纹理。

一种基于Boosting模型的图像去雾算法 下载：21 浏览：148

张骏 李培华 章盛 吉涛 《光电子进展》 2019年2期

摘要:
分析了Boosting提升模型,提出一种以去雾后图像均方误差与信息熵比值为选择标准,对多类不同的去雾算法进行排序,并根据设定的阈值,从多类的去雾算法中,选择合适的去雾算法作为"极优增强器",再通过对优化学习率的方法。更新"极优增强器"的权重,采取线性组合,构建了最优去雾算法。经实验表明,该算法实现了去雾后图像对比度和图像的信息损失之间的平衡。提升了图像对比度,凸显了图像细节,最大程度的减小了图像信息的损失。

基于USM的岩石薄片模糊图像增强 下载：69 浏览：475

骆简1 滕奇志1 何海波2 《计算机研究与应用》 2019年2期

摘要:
在工程应用中,通常利用相机连接显微镜并控制载物台的移动来获取不同视域下的微观图像。在图像获取期间,采集设备可能会误判图像的清晰度,导致采集的图像比较模糊；此外,载物台的抖动和岩石薄片本身凹凸不平也会造成岩石图像区域模糊,进而破坏岩石颗粒纹路信息的完整性和降低拼接的全薄片图的整体质量。为了较完整地保留岩石颗粒的纹路信息以及提高全薄片图的质量,对模糊图像增强尤其必要。基于USM算法并结合Canny边缘检测算子对其改进,在Lab彩色空间对模糊图像进行锐化增强,具有一定的实用价值。

雾霾天气下图像增强算法的研究 下载：84 浏览：470

李浪 张爱萍 《计算机研究与应用》 2018年5期

摘要:
由于雾霾天气的影响,对单幅监控图像存在着清晰度不足的问题,针对同态滤波和小波分析的优点,采用小波域变换对含有雾霾信息的图像进行多尺度分解,利用改进后的高通滤波器对小波的高频系数进行增强处理,低频系数部分先采取同态滤波的方法去除低频域的噪音,然后利用线性分段函数来拉伸低频信息,从而达到去除雾霾,提高图像对比度的目的。图像处理后结果表明,与单一的同态滤波和小波分析相比,改进的算法能有效地提高图像的清晰度。

基于CycleGAN超分辨重构的水下图像增强算法 下载：40 浏览：267

邱皖1 李然1 郑睿谦2 《中国水产学报》 2023年1期

摘要:
为了提高水下图像的清晰度和对比度，恢复水下图像颜色特性，提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数，使用相对平均判别器，增加了内容损失函数，并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型，在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明：本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比，PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别，经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明，本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度，在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。

无人机巡线图像中的输电线路识别方法的研究 下载：183 浏览：3204

毛佳琪 《光电子进展》 2023年11期

摘要:
随着智能电网的不断普及应用，如何从复杂环境中准确高效的提取出输电线路成为了研究的重点。本文研究了如何从无人机航拍图像中自动识别输电线路。对比分析了三种边缘检测算子，并应用Hough变换进行直线识别与提取。实验结果表明，本文使用的导线识别方法，可以实现导线的识别与检测。
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