【摘 要】
：
针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次,根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行输出图像的色彩调整;最
论文部分内容阅读
针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次,根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行输出图像的色彩调整;最后,通过开展对比实验,验证了本文算法的优越性。主客观评价结果表明:本文方法无需人为设定去雾参数,具有较好
其他文献
探究煤矸石基质的水分物理特征,可为矸石山新土体的水分管理提供依据。本研究以生物炭、保水剂(丙烯酰胺和丙烯酸钾的共聚物)以及煤矸石与生土混合成的基质为研究材料,采用双因素三水平(生物炭和保水剂用量分别为煤矸石基质质量的0、2%和4%,以及0、0.02%和0.04%)完全试验设计,通过室内土培方法,研究添加生物炭和保水剂对煤矸石基质水分物理特征的影响。结果表明:混施4%的生物炭和0.04%的保水剂,煤
有机物料还田是提升农田土壤有机碳、培肥土壤的重要措施。为探讨不同有机物料的还田效果,采用室外培养方法,研究了在等碳输入条件下,施用水稻秸秆、紫云英、生物有机肥、猪粪和水稻秸秆生物炭对洞庭湖双季稻区潮土有机碳和活性有机碳组分含量的影响。结果表明:经过180 d的培养试验,与不施用有机物料相比,施用有机物料提高了土壤活性有机碳含量。生物有机肥、猪粪和水稻秸秆生物炭处理分别使土壤有机碳含量显著提升了26
行人再识别的主要任务是利用计算机视觉对特定行人进行跨视域匹配和检索。相比于传统算法,由数据驱动的深度学习方法所提取的特征更能表征行人之间的区分性。对行人再识别的背景及研究历史、主要面临的挑战、主要方法、数据集及评价指标进行了梳理和总结。主要从特征表达、局部特征、生成对抗网络三个方面对行人再识别的算法进行分析,列举了行人再识别9个常用数据集、3个评价标准和14种典型方法在Market1501数据集上
中国地震局地震预测研究所二级研究员、中国地震学会地震观测技术专业委员会主任薛兵长期担任《地震地磁观测与研究》期刊副主编,致力于地震观测技术研究和仪器研发工作,主持编写了国家标准GB/T 31077—2014和行业标准DB/T 22—2007、DB/T 9—2015。
As a case study of spatial and temporal variations in earthquake stress drops between the 2008 Ms 8.0 Wenchuan and 2013 Ms 7.0 Lushan earthquakes, we computed 1828 stress-drop values for earthquakes w
在果实自动采摘的过程中,需要准确而丰富的果实三维空间信息,因此,果实点云的高效精准分割至关重要。本文首次提出"图像分割-点云映射"的点云分割方法:建立Kinect V2的RGB图像和彩色点云的映射关系,结合Mask-RCNN与低成本的Kinect V2相机对果园中的真实苹果点云进行分割。通过建立不同光照、不同颜色的苹果数据集,并训练Mask-RCNN权重模型,实现不同颜色苹果点云的分割,摆脱颜色阈
针对人类视觉系统(HVS)特性在图像质量评价研究中的不足,提出一种将HVS前端感知特性和后端内推特性联合起来的图像质量评价方法。图像首先经由HVS前端感知特性提取视觉多通道梯度特征显著图,然后再经由HVS后端内推机制对各视觉通道梯度特征信息进行深度分解。针对HVS多通道评价的池化问题,构建BP神经网络预测模型,对基于三层视觉梯度特征的多通道评价分别进行了融合。最后,通过设计自适应回归算法对各层视觉
现有开关型随机脉冲噪声(random-value impulse noise,RVIN)降噪算法的降噪效果很大程度上受其内置噪声检测器的性能制约,而将在高斯降噪领域获得极大成功的深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)技术引入到RVIN降噪领域,构建非开关型的RVIN降噪算法在降噪效果上具有显著优势。尽管如此,现有的各类DCNN降噪模型通常
椒盐噪声去除是图像处理中的重要研究领域,业界通过噪点标定和噪点去除两个步骤实现去噪。由于当前在噪点标定领域的研究尚欠缺,本文提出了一种精确噪点标定的椒盐去噪方法。在噪点标定步骤,取出以扫描点为中心的3×3窗口,统计窗口中与中心点灰阶接近的像素数量,根据该数量及窗口内像素单元的灰阶特征,排除正常极黑、极白点和边界点,实现对噪点的精确标定并输出二值图像。在噪点去除步骤,本文采用窗口可调中值滤波算法。实
传统的多帧超分辨率方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并没有将图像中的低频轮廓信息和高频细节信息进行区别处理,而是使用相同的处理方式对图像中的信息进行处理;使用这种无区别的方法对图像进行重构,在获到更多高频信息的同时也会造成重建高分辨率图像中的纹理细节信息模糊的问题。因此,本文提出一种基于权重小波变换的图像多分辨率重建的超分辨率方法,利用小波变换的多分辨率特性,将低分辨率图像分解成低频子图和高