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基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强

自动化学报 2011年第8期37卷 923-931页

作者：禹晶李大鹏廖庆敏清华大学电子工程系北京100084 北京工业大学计算机学院北京100124 清华大学深圳研究生院深圳518055

在彩色成像过程中,低照度是导致图像降质的一个重要因素.本文提出了一种新的基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强算法.为了避免场景光源的影响,提出了像素有效集的概念.基于灰色调算法的灰度像素假设,利用有效像素估计光照的颜色;在... 详细信息

在彩色成像过程中,低照度是导致图像降质的一个重要因素.本文提出了一种新的基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强算法.为了避免场景光源的影响,提出了像素有效集的概念.基于灰色调算法的灰度像素假设,利用有效像素估计光照的颜色;在后处理阶段,利用有效像素的灰度级范围确定直方图剪裁的上下限.实验表明,算法有效地校正了图像的颜色、对比度和亮度,从而增强了图像的视见度,且不会产生Retinex算法所固有的灰化效应和Halo效应.

关键词：颜色恒常性视见度增强白平衡 Retinex 人眼视觉系统

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一种结合空间预测和CDS的快速块匹配算法

自动化学报 2007年第4期33卷 355-360页

作者：禹晶苏开娜北京工业大学计算机学院北京100022

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的二维运动向量场的过程．因为块运动估计的简单性和有效性,它已经成为目前使用最广泛的运动估计方法．本文设计了一种结合空间预测和CDS的快速块匹配算法．若当前块和相邻块的... 详细信息

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的二维运动向量场的过程．因为块运动估计的简单性和有效性,它已经成为目前使用最广泛的运动估计方法．本文设计了一种结合空间预测和CDS的快速块匹配算法．若当前块和相邻块的运动相似,则选择相邻块的运动向量中使当前块的匹配误差最小的一个作为当前块运动向量的预测估计,再以该预测值为中心,比较SDSP上搜索点的块匹配误差．若当前块和相邻块的运动不相关,则采用CDS算法从原点开始搜索运动向量．实验结果表明,本文设计的算法兼顾了搜索速率和精度,相比N3SS、DS、HEXBS、CDS、CDHS算法,更好地适用于超分辨率图像复原．

关键词：运动估计块匹配算法空间预测 CDS算法

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基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

自动化学报 2011年第2期37卷 143-149页

作者：禹晶李大鹏廖庆敏清华大学电子工程系北京100084 北京工业大学计算机学院北京100124 清华大学深圳研究生院深圳518055

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质.本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法.该算法从大气散射模型出发,通过对大气光照进行白平衡,从而简化大气散射模型;利用快速双边滤波方法估计大气耗散... 详细信息

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质.本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法.该算法从大气散射模型出发,通过对大气光照进行白平衡,从而简化大气散射模型;利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数,进而恢复场景反照率.本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,具有很快的执行速度.实验结果表明本文算法有效地恢复了场景的对比度和颜色,从而明显地提高了图像的视见度.

关键词：图像去雾视见度大气散射模型双边滤波白平衡

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基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法

自动化学报 2014年第12期40卷 2797-2807页

作者：潘宗序禹晶肖创柏孙卫东清华大学电子工程系北京100084 北京工业大学计算机学院北京100124

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱... 详细信息

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.

关键词：超分辨率高光谱图像光谱相似性结构自相似性

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一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法

自动化学报 2007年第6期33卷 577-582页

作者：禹晶苏开娜肖创柏北京工业大学计算机学院北京100022

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像．凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法．本文提出了一种适用于POCS算法的改善高分辨率重建图像边... 详细信息

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像．凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法．本文提出了一种适用于POCS算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法．该方法将中心在边缘像素的点扩散函数(PSF)与一个指数型权值函数相乘,使得修改的PSF系数沿着边缘正交的方向减小．实验结果表明,这样的修改有效地保持了边缘的特性,明显地提高了重建图像的质量．

关键词：超分辨率图像重建凸集投影(POCS) 边缘检测点扩散函数(PSF)

一种基于MAP的超分辨率图像重建的快速算法

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 872-880页

作者：肖创柏禹晶薛毅北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学应用数理学院北京100124

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准MAP估计算法运算量大的问题提出了两点改进.第1点是... 详细信息

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准MAP估计算法运算量大的问题提出了两点改进.第1点是当计算梯度时直接计算目标函数的增量,避免了函数值的冗余计算;第2点是采用非精确一维搜索确定步长,避免了运算量庞大的海塞矩阵的计算.实验结果表明,提出的改进在保持重建效果基本不变的前提下,在很大程度上提高了MAP超分辨率图像重建方法的速率,与此同时保证了算法的收敛性.

关键词：图像重建超分辨率 MAP(最大后验概率) 梯度投影算法一维搜索

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基于色度偏差的运动目标检测

计算机工程 2006年第6期32卷 218-220页

作者：禹晶段娟苏开娜北京工业大学计算机学院北京100044

论述了一种静态摄像机下从彩色图像中检测运动目标的背景减除算法,该算法在彩色图像亮度偏差和色度偏差概念的基础上被提出的,计算量小但可以很好地克服亮度变化、反光和阴影的影响。对于一个序列,首先用像素点的中间值作为背景的像素值... 详细信息

论述了一种静态摄像机下从彩色图像中检测运动目标的背景减除算法,该算法在彩色图像亮度偏差和色度偏差概念的基础上被提出的,计算量小但可以很好地克服亮度变化、反光和阴影的影响。对于一个序列,首先用像素点的中间值作为背景的像素值,生成背景帧;然后依据当前帧和背景帧的色度偏差值将图像二值化;最后,使用数学形态学算子和连通分量分析对检测结果进行后处理。实验结果表明,该算法有很好的处理效果。

关键词：运动目标检测背景减除色度偏差连通分量

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模式识别原理 1版

丛书名：高等工科院校信息控制类课程系列化教材9gao deng gong ke yuan xiao xin xi kong zhi lei ke cheng xi lie hua jiao cai

2009年

作者：孙亮禹晶

本书是为信息控制类各专业对于模式识别应用技术的学习而编写的教材，主要介绍关于模式识别的一些基础知识。主要内容包括：绪论，贝叶斯分类器，线性判别函数，结构法模式识别，特征空间分析，非参数模式识别方法，聚类分析，K-L变换... 详细信息

ISBN: (数字)9787563920334

ISBN: (纸本)9787563920334

本书是为信息控制类各专业对于模式识别应用技术的学习而编写的教材，主要介绍关于模式识别的一些基础知识。主要内容包括：绪论，贝叶斯分类器，线性判别函数，结构法模式识别，特征空间分析，非参数模式识别方法，聚类分析，K-L变换与应用，人工神经网络，统计学习理论与支撑……

关键词：模式识别高等学校教材

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法

自动化学报 2022年第10期48卷 2508-2525页

作者：彭天奇禹晶肖创柏北京工业大学信息学部北京100124

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰... 详细信息

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.

关键词：自相似性跨尺度低秩盲解卷积去模糊

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