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基于颜色校正和深度信息去雾的水下感知系统

光子学报 2024年

作者：毛昭勇刘楠陈刚琦侯冬冬沈钧戈西北工业大学无人系统技术研究院中国航天科技创新研究院中国船舶重工集团公司第七一三研究所河南省水下智能装备重点实验室西北工业大学航海学院

针对水下距离感知任务真实训练数据缺乏，水下目标感知任务目标模糊、密集、多尺度的问题，提出一种基于颜色校正和深度信息去雾的水下视觉感知系统。设计了一种改进的融合增强方法，并建立了一个水下单目图像数据集，以解决距离感知任... 详细信息

针对水下距离感知任务真实训练数据缺乏，水下目标感知任务目标模糊、密集、多尺度的问题，提出一种基于颜色校正和深度信息去雾的水下视觉感知系统。设计了一种改进的融合增强方法，并建立了一个水下单目图像数据集，以解决距离感知任务数据不足的难点。设计了一种基于深度信息的去雾方法，结合水下成像模型对图像进行去雾处理，提升图像质量。设计了一种基于中心点检测的通道重排网络，将卷积神经网络中浅层的详细特征完全集成到深层中，且无需锚框，增强对小目标、密集目标的特征提取能力。实验表明，该系统可从水下图像中恢复真实陆地色彩，准确感知水下场景相对距离，并实现域内和跨域高精度目标感知，在URPC数据集上取得了78.2%的域内目标检测精度，比基准CenterNet高出4.6%，在UTTS数据集上取得81.5%跨域目标检测精度，证明了该系统的有效性。

关键词：目标检测去雾深度估计颜色校正水下图像

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面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第1期31卷 65-75页

作者：袁雪姣冉清赵文婧冯结青浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058

在双目立体视觉中,由于相机参数设置差异、环境光照变化、拍摄物体表面非理想漫反射等因素,拍摄获得的立体图像对可能存在颜色差异,进而降低视差计算的准确性.针对这一问题,提出一种面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正方法.首先使用M... 详细信息

在双目立体视觉中,由于相机参数设置差异、环境光照变化、拍摄物体表面非理想漫反射等因素,拍摄获得的立体图像对可能存在颜色差异,进而降低视差计算的准确性.针对这一问题,提出一种面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正方法.首先使用Meanshift算法以不同粒度对2幅图像进行分割,并基于SIFT特征匹配、区域分布及颜色差异初步建立2幅图像中物体间的对应关系;然后使用加权局部颜色校正方法,逐区域进行颜色校正,由于双目图像中物体遮挡范围不同,初步的区域对应存在误差,因此利用校正的双目图像计算视差图,基于视差图像对之间稠密的像素对应,优化立体图像对的区域分割,建立更准确的对应关系,并再次进行颜色校正;迭代地进行立体匹配、优化图像区域对应和颜色校正,直至获得最佳的立体匹配结果.与已有颜色校正方法对基准测试图像集的处理结果表明,文中方法可以有效地提升立体图像对的颜色相似度,提高立体匹配视差结果的准确性.

关键词：立体匹配颜色校正视差图一致性区域分割迭代处理

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低照度图像自适应颜色校正与对比度增强算法

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第12期31卷 2121-2128页

作者：李庆忠赵峂牛炯中国海洋大学工程学院

光照变化会造成图像颜色失真和清晰度的下降,为了使计算机视觉系统具有颜色恒常感知功能,提出了一种基于极限学习机和杜鹃搜索算法的图像颜色校正与对比度增强算法.首先对于输入图像,提取该图像的17维特征向量,并利用训练好的极限学习... 详细信息

光照变化会造成图像颜色失真和清晰度的下降,为了使计算机视觉系统具有颜色恒常感知功能,提出了一种基于极限学习机和杜鹃搜索算法的图像颜色校正与对比度增强算法.首先对于输入图像,提取该图像的17维特征向量,并利用训练好的极限学习机神经网络自适应地选择适合该图像的最佳颜色恒常算法,并进行相应的颜色校正;然后,针对图像的亮度分量,利用杜鹃搜索算法自动确定亮度增强函数的最优参数,并进行相应的对比度增强.基于Funt数据集的实验结果表明,文中算法不仅能有效地完成图像颜色校正,还能自适应地提高图像的信息量和对比度,获得图像颜色和对比度的综合最佳视觉质量.

关键词：颜色校正极限学习机对比度增强杜鹃搜索算法颜色恒常算法

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视差注意力的立体图像颜色校正方法

小型微型计算机系统 2022年第3期43卷 611-620页

作者：郑愈明范媛媛牛玉贞福州大学计算机与大数据学院福州350105 空间数据挖掘与信息共享省部共建教育部重点实验室福州350105

立体图像左右视图间的差异影响了视觉任务对深度信息的重建.现有立体图像颜色校正方法在进行颜色校正时,颜色校正效果与整体时间效率不平衡.为了解决这个问题,本文提出一种端到端的基于视差注意力的立体图像颜色校正方法.该方法在一个... 详细信息

立体图像左右视图间的差异影响了视觉任务对深度信息的重建.现有立体图像颜色校正方法在进行颜色校正时,颜色校正效果与整体时间效率不平衡.为了解决这个问题,本文提出一种端到端的基于视差注意力的立体图像颜色校正方法.该方法在一个卷积神经网络内同时进行立体图像对应关系获取和目标图像颜色校正.先采用共享参数的多尺度特征提取模块分别提取参考图像和待校正失真图像的特征,再通过视差注意力模块的双向匹配策略进行特征之间的对应关系匹配与融合,获取图像对应匹配关系,最后重建融合特征得到校正目标图像.视差注意力机制仅在图像水平视差方向进行搜索匹配像素,能够实现左右视图信息的高效融合.实验结果表明,与现有方法相比本文模型更有效,能够在保持高时间效率的同时获得更高质量的颜色校正结果.

关键词：颜色校正立体图像卷积神经网络视差注意力机制

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基于颜色校正及特征融合的海洋遗迹图像增强

海洋测绘 2023年第6期43卷 61-65页

作者：王金刚林森沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对海洋遗迹图像出现色偏、细节模糊等现象,导致海洋测绘等工作效率低的问题,提出基于颜色校正及特征融合的海洋遗迹图像增强方法。首先改进传统颜色校正以缩小色彩衰减程度;其次使用深层信息提取模块获取细节信息,并加入多尺度特征提... 详细信息

针对海洋遗迹图像出现色偏、细节模糊等现象,导致海洋测绘等工作效率低的问题,提出基于颜色校正及特征融合的海洋遗迹图像增强方法。首先改进传统颜色校正以缩小色彩衰减程度;其次使用深层信息提取模块获取细节信息,并加入多尺度特征提取模块保证图像视觉的完整性;最后提出特征融合模块融合深层细节和尺度特征信息,输出清晰海洋遗迹图像。实验结果表明:本文将传统方法和深度学习算法结合,不仅可以提高真实海洋遗迹图像的清晰度,而且在数据集上的评价指标均优于对比的经典及新颖算法,为海洋测绘等领域提供新思路。

关键词：海洋测绘海洋遗迹深度学习特征提取颜色校正

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基于颜色校正和加权融合的水下图像增强

国外电子测量技术 2023年第3期42卷 167-174页

作者：丁洁陆安江彭熙舜李庞跃张浩炀郑欣妍贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 西安工业大学光电工程学院西安710021

为解决水下图像由光照不均匀等原因引起的颜色偏差、对比度低、细节不清晰等问题,提出了一种基于颜色校正和加权融合的水下图像增强方法。首先,对补偿了红色通道的原始图像采用白平衡算法进行颜色校正,解决图像失真问题。并将颜色校正... 详细信息

为解决水下图像由光照不均匀等原因引起的颜色偏差、对比度低、细节不清晰等问题,提出了一种基于颜色校正和加权融合的水下图像增强方法。首先,对补偿了红色通道的原始图像采用白平衡算法进行颜色校正,解决图像失真问题。并将颜色校正后的图像从RGB空间转换到Lab空间,然后采用对比度限制自适应直方图均衡比(CLAHE)算法处理的L亮度通道来增强图像的对比度和亮度。最后,将颜色校正后的图像和增强对比度后的图像进行加权融合增强图像细节的清晰度。实验结果证明,采用所提算法处理不同水下场景图像效果显著,4个图像质量评价指标信息熵、峰值信噪比(PSNR)、水下图像质量评价度量(UIQM)和水下彩色图像质量评级(UCIQE)值与其他算法相比均有明显提升。并且与原始图像相比,所提算法处理后的图像的信息熵至少提升了5.6%,UIQM值提高了1.48倍以上,UCIQE值提高了7.5%。

关键词：图像增强颜色校正 CLAHE 图像融合

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基于颜色校正的水下照明图像融合方法

红外技术 2023年第11期45卷 1153-1160页

作者：邱啟蒙张亚加高智强邵建龙武警贵州省总队医院贵州贵阳550005 云南开放大学城市建筑学院云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

针对水下照明图像存在不均匀色偏、对比度低和细节模糊等问题,提出了一种基于颜色校正的水下照明图像融合方法。首先利用图像通道间的像素相关性,对红通道进行补偿;然后基于颜色校正图像,利用非线性反锐化掩蔽(Nonlinear unsharp maski... 详细信息

针对水下照明图像存在不均匀色偏、对比度低和细节模糊等问题,提出了一种基于颜色校正的水下照明图像融合方法。首先利用图像通道间的像素相关性,对红通道进行补偿;然后基于颜色校正图像,利用非线性反锐化掩蔽(Nonlinear unsharp masking)技术获得锐度增强图像,采用具有瑞利分布的限制直方图获得全局拉伸图;最后通过多尺度融合策略生成融合图像。在自建数据集(Real underwater lighting image,RULI)上的实验结果表明:本文方法能够去除混合光照在成像过程中的不均匀散射干扰,并大幅度提高图像的细节清晰度。其图像质量评估指标(Underwater image quality measures,UIQM)和(Image entropy,IE)的平均值分别为4.7399和7.7617,优于现有文献涉及的相关算法。

关键词：水下图像增强颜色校正非线性反锐化掩蔽多尺度融合

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自适应加权根多项式回归颜色校正算法研究

电子测量技术 2023年第8期46卷 45-50页

作者：付小康刘梅刘怡俊叶武剑邱逸铭王小林广东工业大学信息工程学院广州510006 广州中医药大学基础医学院广州510006 中国科学院北京纳米能源与系统研究所北京101400

针对多项式回归颜色校正方法中的不足,提出一种自适应加权的根多项式回归算法。多项式回归颜色校正过程中需要手动标定色卡色块位置,操作不便且易产生人为误差,本文自主设计了一种带QR码上3个定位标识符的色卡,可实现色卡色块的自动定位... 详细信息

针对多项式回归颜色校正方法中的不足,提出一种自适应加权的根多项式回归算法。多项式回归颜色校正过程中需要手动标定色卡色块位置,操作不便且易产生人为误差,本文自主设计了一种带QR码上3个定位标识符的色卡,可实现色卡色块的自动定位;针对多项式回归法的高阶项会放大噪声且对噪声不具有健壮性的问题,本文算法将自适应地调整权重矩阵以减小样本奇异值对拟合性能的影响,再由色差值计算另一个增益系数矩阵,从而提高校正性能。经实验验证,本文算法在CIELab色差值、PSNR两项指标上相较于传统多项式回归方法都有较大提升。其中,传统多项式回归方法平均CIELab色差值高达6.5,且该数值受环境影响较大,而本文算法对不同环境下的图像校正后色差可稳定在3.2以下。

关键词：图像处理颜色校正自动定位色卡多项式回归自适应加权

基于Ada-CatBoost模型的烤烟图像颜色校正方法研究

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基于Ada-CatBoost模型的烤烟图像颜色校正方法研究

作者：沈楠翔昆明理工大学

学位级别：硕士

颜色是烟叶的重要特征之一,烟叶的颜色在一定程度上能反映其品质,因此在烟叶图像的采集过程中,保证颜色的真实性尤为重要。然而在实际采样过程中,往往会受设备传感器、环境等因素的干扰,导致拍摄的图像出现颜色失真的问题。因此,对颜色... 详细信息

颜色是烟叶的重要特征之一,烟叶的颜色在一定程度上能反映其品质,因此在烟叶图像的采集过程中,保证颜色的真实性尤为重要。然而在实际采样过程中,往往会受设备传感器、环境等因素的干扰,导致拍摄的图像出现颜色失真的问题。因此,对颜色失真的烟叶图像展开颜色校正研究具有重要的价值与意义。目前,对于图像颜色失真的问题,多采用颜色校正模型予以不足,但鲜有考虑不同区域的像素点颜色失真程度差异性的研究。本文主要工作如下:(1)使用印刷均匀且平整的色卡建立数据集。研究为了补足烟叶表面不平整,颜色分布不均匀,每片烟叶的真实值难以用某个准确的颜色值表示的问题,选用表面相对平整且颜色均匀的色卡建立整体颜色校正数据集,用于模型的训练。鉴于色卡与烟叶表面的光谱反射率存在差异,因此求出二者的映射模型。(2)针对烟叶图像颜色失真的问题,建立整体颜色校正模型并完成映射。将图像颜色校正问题转化为数值回归问题,对常用颜色校正回归方法进行优选,在此基础上,采用方差倒数法将Ada Boost与Cat Boost回归模型进行组合。实验结果表明,该方法校正的色块色差中位值为2.8,色差均值为3.24,在所用的方法中最低;结构相似度较高色块所占比例为62.5%,主观评价得分较高色块的比例为82.3%,在所用的方法中均为最高,因此采用方差倒数法组合的模型校正效果最佳。(3)针对像素点颜色失真程度有所差异的问题,对完成整体颜色校正的烟叶图像进一步实现精细颜色校正。分析采集设备及传感器的特性可知,像素点之间色偏程度存在差异,因此对每个像素点建立三通道差值模型实现精细颜色校正。结果表明,约90%的评价者认为完成精细颜色校正的图像与烟叶真实颜色一致。为了验证所用方法的可行性与校正效果,选取多张烟叶图像测试验证。结果表明,在对图像完成整体颜色校正后,进一步对像素点实现精细颜色校正,可提高烟叶图像颜色品质,使用拍摄所得烟叶图像定级的准确率为34%,完成精细颜色校正的图像定级的准确率为78%,提高了44%。所用方法具有较好的实用价值,拥有良好的应用前景。

关键词：烟叶图像颜色校正回归树模型组合模型像素点校正