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低照度下可见光与近红外图像真彩色复原研究

低照度下可见光与近红外图像真彩色复原研究

作者：李瑶云南师范大学

学位级别：硕士

低照度条件下获得真彩色图像采用长时间曝光或补光方法应用中存在不足,利用近红外提高低照度条件下获取彩色图像的质量成为研究热点。低照度下彩色图像有场景真实的颜色,但噪声较大且亮度很低,而低照度下含近红外的彩色图像信噪比较高,... 详细信息

低照度条件下获得真彩色图像采用长时间曝光或补光方法应用中存在不足,利用近红外提高低照度条件下获取彩色图像的质量成为研究热点。低照度下彩色图像有场景真实的颜色,但噪声较大且亮度很低,而低照度下含近红外的彩色图像信噪比较高,但颜色偏红色。论文搭建了同一场景同时采集可见光波段真彩色图像、含可见和近红外波段的彩色图像、含可见与近红外波段的灰度图像、以及利用补光的真彩色图像的图像采集实验平台,在晴朗满月条件下,照度在0.01-10 Lux之间,拍摄包括不同景物的实验场景60余幅,研究不同图像源下多项式非线性回归和色度与亮度分离算法实现真彩色复原,通过实际拍摄验证算法的可行性,具体的工作包括:（1）研究了一种低照度下基于可见光与含近红外彩色图像颜色复原方法,通过采集的颜色样本彩色图像和含有近红外彩色图像利用多项式回归法求解出校正矩阵,再通过含有近红外的彩色场景图像与校正矩阵求解出彩色图像。选取了颜色样本中的部分样本和在多项式回归法中增加高阶项,实验结果表明改进的算法颜色复原效果较好,且峰值信噪比（PSNR）相对于采集的彩色图像大概提高了1-3dB。（2）研究了一种低照度下基于可见光与含近红外的灰度图像颜色复原,由于上一个算法实验结果中的绿色区域颜色复原效果不好。而含近红外的灰度图像信噪比高,本次算法增加了含近红外的灰度图像,同时也在多项式回归法中增加了高阶项并在颜色样本中筛选出部分样本,实验结果表明改进算法颜色复原效果较好且PSNR值相对于采集的彩色图像大概提高了1-4d B。（3）研究了一种基于低照度下可见与含近红外灰度图像色度分离的颜色复原研究的方法,该方法首先根据可见光图像和含近红外的灰度图像局部对比度的相对差异来估计出一个图像。然后,该方法从含近红外的灰度图像中提取图像的细节轮廓,最后根据估计出的这个图像对提取的细节进行加权并注入到可见光图像中,得到彩色图像,实验结果表明改进的算法颜色复原效果较好且PSNR值相对于采集的彩色图像大概提高了1-4dB。

关键词：颜色复原可见光与近红外图像低照度真彩色

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低照度运动目标的检测

低照度运动目标的检测

作者：郭文江西师范大学

学位级别：硕士

运动目标检测,是计算机视觉领域中研究的主要方向。目前,大多数的运动目标检测系统都是在光照充足的环境下,通过软件对视频图像进行处理,系统的处理成本较高,速度较慢,且难以解决低照度环境下目标检测的难题。低照度环境下的视频图像具... 详细信息

运动目标检测,是计算机视觉领域中研究的主要方向。目前,大多数的运动目标检测系统都是在光照充足的环境下,通过软件对视频图像进行处理,系统的处理成本较高,速度较慢,且难以解决低照度环境下目标检测的难题。低照度环境下的视频图像具有较多的噪声,对比度、亮度偏低,极大影响了系统对运动目标的检测效率。针对上述问题,本文设计了基于Zynq(全可编程片上系统)的运动目标检测系统。首先对系统的硬件平台和软件平台进行搭建,实现了视频图像数据从摄像头采集到LCD液晶显示屏显示。然后对图像处理算法进行硬件化实现,并封装成IP核完成系统的BD(Block Design)设计。最后在软件平台初始化系统的摄像头、SCCB(串行摄像机控制总线协议)及LCD显示屏完成整个系统的全部设计。为了达到检测系统实时性的高要求,本文放弃传统的SDRAM储存模块,采用AXI VDMA(AXI Video Direct Memory Access)结合片外存储器DDR3实现图像帧缓存。VDMA能够和DDR3之间进行高带宽的数据传输,有利于降低系统的延时性。在图像处理算法的设计中,利用空域非线性中值滤波器对低照度图像进行降噪和平滑处理,为提高视频图像的质量,通过Vivado HLS软件设计灰度直方图均衡化算法,提升视频图像的亮度和对比度。运动目标检测采用帧间差分法,另外设计数学形态学处理算法对视频图像二次降噪,进一步降低低照度环境对系统运动目标检测的影响。本文的系统设计遵循准确性、实时性、低功耗的设计原则,所采用的相关算法都进行了仿真和验证,并通过资源利用率比对和视频图像结果分析,保证算法在硬件化实现上的有效性。测试结果表明,本文系统能够在低照度环境下准确地检测出运动目标,且检测效果良好,资源利用率较低,满足运动目标检测系统的设计要求。

关键词：低照度运动目标检测 Zynq 帧间差分

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低照度图像增强算法的研究

低照度图像增强算法的研究

作者：郑翔华南理工大学

学位级别：硕士

为了改善夜间所拍摄图像的质量和视觉效果,需要对原始图像做增强处理。传统的增强方法分为频域法和空域法两大类,其中空域法的代表为直方图增强法,频域法中用的较多的是基于小波变换,傅立叶变换和离散余弦变换的增强方法。本文研究基于... 详细信息

为了改善夜间所拍摄图像的质量和视觉效果,需要对原始图像做增强处理。传统的增强方法分为频域法和空域法两大类,其中空域法的代表为直方图增强法,频域法中用的较多的是基于小波变换,傅立叶变换和离散余弦变换的增强方法。本文研究基于小波变换的频域增强法。利用小波变换良好的局部特性,使得图像信号通过小波变换后在频域上得到足够的分解。小波变换对图像的能量进行了重新分配,生成的小波图像的大部分能量集中在图像的低频部分,即这部分小波系数比较大,而水平、垂直和对角线部分的能量则较少。对变换后的小波系数进行增强处理,然后对小波系数进行反变换,得到增强的图像。本文研究了基于小波神经网络的图像增强算法,其基本模型是基于BP神经网络的小波图像增强模型。它的中心思想是调整权值使网络总误差最小,采用的是梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。网络学习过程是一种误差边向后传播边修正权系数的过程。本文在BP神经网络模型的基础上引入了基于欧式距离和精英交叉的免疫遗传算法(IGA),提出了基于免疫遗传算法的图像增强方法。IGA引入了多样保持和免疫记忆机制,提高了算法的全局搜索能力。实验证明：本文提出的IGA增强算法不管在收敛速率还是在稳定性方面,都比传统的BP神经网络增强算法有着明显的提高。本文研究了系统中小波函数优化选取的方法,给出了具有参考价值的选取准则。为了防止引起增强后的图像的相位失真,选用具有线性相位特性的双正交(***)小波函数。考虑原始图像的标准差,标准差越大,高频成分就越多,频带就越宽,就需要更大长度的滤波器,而用于分解的滤波器其长度与系数Nd相关,用于重构的滤波器其长度与系数Nr相关,所以图像标准差越大,对应的小波函数系数Nr、Nd也会随之变大,实验结果也论证了上述分析。本文还给出了最优的增强参数值。引入前面所描述的人工神经网络,利用BP神经网络对增强系数进行学习选择,取得最优值。神经网络具有自学习的特点,使得整个系统具有一定的自适应性,引入免疫遗传算法使学习速率得到进一步提高。

关键词：低照度图像增强小波神经网络免疫遗传算法

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低照度视频监控图像降噪算法设计与实现

计算机工程 2014年第3期40卷 266-269页

作者：刘磊磊蒋荣欣浙江大学浙江省网络多媒体技术研究重点实验室杭州310027

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素... 详细信息

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素宏块采用改进的维纳滤波算法进行降噪,对静止像素宏块采用数学形态学和中值滤波相结合的算法进行降噪。实验数据显示,该算法总体时间复杂度接近O(n),使用该算法降噪后的图像的PSNR值和DV,BV值均高于经典降噪算法,证明了该算法在降低时间复杂度的同时,能有效降低图像噪声,并较好地保持图像的解析度。

关键词：低照度图像降噪运动检测数学形态学中值滤波维纳滤波

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低照度图像增强算法的研究与实现

低照度图像增强算法的研究与实现

作者：王小元西南科技大学

学位级别：硕士

在计算机视觉系统的实际应用中,经常会遇到夜视或背光等低照度的情况,这种情况下采集到的视频图像对比度较低,细节信息严重丢失,色彩失真严重,导致我们无法提取图像内有效信息,给图像分析识别等后期工作带来困难。因此,研究低照度图像... 详细信息

在计算机视觉系统的实际应用中,经常会遇到夜视或背光等低照度的情况,这种情况下采集到的视频图像对比度较低,细节信息严重丢失,色彩失真严重,导致我们无法提取图像内有效信息,给图像分析识别等后期工作带来困难。因此,研究低照度图像增强算法具有非常重要的现实意义。首先,本文研究了传统的低照度图像增强算法,并分析其优缺点;其次,针对低照度彩色图像的低亮度和低对比度的特点,通过研究瞳孔及感光细胞对环境的自动调节过程,改进了一种基于视觉感知特性的低照度图像增强算法。实验结果表明,该算法可有效提高低照度彩色图像中暗区及高光区域的细节表现力,提高图像分析识别等系统在低照度环境下的工作性能,但处理效率上有待提高;然后,在分析了低照度图像和雾天图像的关系基础上,改进了一种基于物理模型的低照度图像增强算法。实验结果表明,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。最后,本文在改进的两种低照度图像增强算法的基础上,设计了一款图像清晰化处理软件,软件中设有去雾、低照度增强、沙尘水下增强等功能,该软件具有非常广阔的应用前景。

关键词：低照度图像增强视觉特性去雾大气散射模型

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低照度图像去噪与增强算法研究

低照度图像去噪与增强算法研究

作者：徐庆吉首大学

学位级别：硕士

在数字化、智能化的信息时代,图像已成为人们获取、传递和交流信息的主要方式。但是在雾天、夜间、室内等光照不均或不足的低照度条件下采集的图像,常常由于光线不足、曝光不足等客观因素,使得采集到的静止图像或视频图像出现噪声多和亮... 详细信息

在数字化、智能化的信息时代,图像已成为人们获取、传递和交流信息的主要方式。但是在雾天、夜间、室内等光照不均或不足的低照度条件下采集的图像,常常由于光线不足、曝光不足等客观因素,使得采集到的静止图像或视频图像出现噪声多和亮度/对比度偏低现象,从而提高了人们对图像细节的辨识难度,因此,低照度图像去噪与增强的研究具有重要的应用意义。传统的图像去噪与增强算法大多单一地采用频率域和空间域,其图像去噪与增强效果不尽人意。本文针对现有的频率域和空间域算法进行修正,提出了低照度环境下降质图像去噪与增强的改进算法。具体研究内容与成果如下:首先,阐述了低照度图像去噪与增强算法的研究背景、意义及其概况,分析了国内外关于低照度图像去噪与增强算法的研究现状,提出了本文算法所涉及的关键技术及其技术路线,并对低照度图像的去噪及增强算法相关理论进行了详实的分析与讨论,比较了传统去噪及增强算法各自的优缺点,指出了评价去噪与增强图像质量的相关参数指标。其次,分析了基于小波变换的硬/软阈值低照度图像去噪算法:硬阈值函数在阈值处欠连续,势必在图像重构过程中图像发生振荡现象;软阈值函数相比硬阈值函数在阈值处连续性较好,重构后的图像相对较平滑,然而在图像重构时,软阈值函数降低了图像的逼近度,且会发生诸如多余边缘模糊等失真现象。目前有研究者提出的硬/软阈值函数,虽然采用其折中阈值,其函数虽然相比于传统阈值函数克服了传统硬/软阈值低照度图像去噪算法缺点,但对于图像不同噪声的处理存在一定的依赖性,去噪后的图像边缘存在模糊现象。本文提出一种基于双边滤波和小波变换的低噪度图像去噪算法,采用双边滤波器对输入的低照度高频噪声图像进行初步去噪,之后采用小波变换对第一次去噪后的图像进行二次去噪,将图像分解为近视部分和垂直、水平、对角等4个部分,再次分别对其进行双边滤波(近视部分)和小波阈值去噪(垂直、水平、对角部分),最后通过小波逆变换重构得到去噪后图像。Matlab仿真结果表明,该算法对高斯噪声、椒盐噪声及其混合噪声有较好的去噪效果。再次,阐述了基于人眼视觉亮度和色彩感知的Retinex理论模型,该模型具有颜色恒常性、色彩保真度高、动态范围压缩大等特点,特别是对低照度图像有很好的增强效果。单尺度Retinex算法处理的低照度图像虽能保证较好的色彩保真度,但对暗区细节的增强效果并不理想;多尺度Retinex算法虽优于单尺度,但会放大图像中的噪声,势必产生一定的色彩失真现象。针对上述算法存在的不足之处,本文提出了一种改进的多尺度Retinex的低照度图像增强算法,该算法能自适应地调整低照度图像全局亮度和饱和度,并对低照度图像中较暗信息的增强具有较大优势,图像增强效果明显。Matlab仿真结果表明,本文算法在提高较暗区域亮度后获得了良好增强效果,克服了颜色失真、对比度低、细节信息分辨不清等诸多缺陷。最后,总结了本文研究的主要内容和取得的成果,并指出本文研究内容的不足之处及下一步拟研究方向和内容。

关键词：低照度双边滤波小波阈值 Retinex 图像去噪图像增强

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低照度图像的车牌检测与识别方法研究

低照度图像的车牌检测与识别方法研究

作者：周良合肥工业大学

学位级别：硕士

车牌检测与识别技术是智能交通系统的重要环节，在交通监管、交通控制和车辆管理等方面发挥了重要的作用。在低照度图像中，车牌等重要信息不明显，难以直接进行检测和识别。针对这一情况，本文提出一种低照度图像中的车牌检测及识别方... 详细信息

车牌检测与识别技术是智能交通系统的重要环节，在交通监管、交通控制和车辆管理等方面发挥了重要的作用。在低照度图像中，车牌等重要信息不明显，难以直接进行检测和识别。针对这一情况，本文提出一种低照度图像中的车牌检测及识别方法，有效增强低照度图像的亮度及细节信息，提高车牌检测与识别的准确性和适用性。全文的主要内容如下： 1.介绍了目前国内车牌的特征及其检测与识别算法的基本原理。对目前常用的车牌检测、字符分割、字符识别方法做了一定的总结，分析了几种典型方法的优缺点。 2.针对现有JPEG图像压缩与增强的过程分离，且图像增强后容易产生块状效应的局限性，提出一种新的JPEG图像增强算法，该算法嵌入JPEG图像压缩框架之中，在量化步骤之前增强图像以充分利用图像原始信息。增强过程以Retinex理论为基础，将DCT系数分为照度分量（DC系数）和反射分量（AC系数），对DC系数进行动态范围调整，并利用DC系数的增强因子对AC系数做细节增强，最后对调整后的DCT系数做平滑处理来抑制块效应。实验结果表明，与传统的其他算法相比，该算法能更好的增强细节信息和保持色彩信息，并能保持与标准JPEG同等的图像压缩比。 3.将JPEG压缩域图像增强方法应用于低照度图像的车牌检测，设计与实现一种针对低照度图像的车牌检测方法。该方法能有效的增强低照度图像的车牌信息并还原车牌颜色特征。通过Adaboost方法对增强后的图像做车牌粗定位，同时结合车牌的颜色特征做二次精确定位，提高车牌的检测率，为字符识别提供有利的条件。实验结果表明，本文方法在低照度环境下能够取得较好的车牌检测与识别效果。

关键词：低照度车牌检测车牌识别图像增强 JPEG压缩域 Retinex理论 Adaboost PCA

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低照度图像降噪技术研究

低照度图像降噪技术研究

作者：夏咏梅南京理工大学

学位级别：硕士

图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术,其目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。低照度图像的特点就是对比度差,信噪比低。所以低照度图像的处理都是围绕着增强对比度和提高信噪比而展开的。图像降噪方法有时域和... 详细信息

图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术,其目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。低照度图像的特点就是对比度差,信噪比低。所以低照度图像的处理都是围绕着增强对比度和提高信噪比而展开的。图像降噪方法有时域和频域两种方法,但是归根到底是利用噪声和信号在频域上的不同特性来实现的。如何保证降低图像噪声的同时最大限度地保留图像的细节两者的平衡是图像降噪中的一个两难问题。建立在傅里叶变换基础上的滤波方法,在提高信噪比和提高空间分辨力两项上存在矛盾。低通滤波虽然能通过平滑抑制噪声,但同时也会把图像的边缘变得模糊。高通滤波虽然可以使边缘更加陡峭,但同时也会增强背景噪声。在小波变换这种强有力的信号分析工具出现以后,利用小波变换可以从更多细节上区分信号和噪声。例如在图像中边缘对视觉起主要作用,可以利用图像边缘信息区分信号和噪声等。文中对低照度图像降噪技术进行了研究;分析了数学形态学降噪方法、频域降噪方法、空域滤波降噪法和基于小波变换的图像降噪法等几种降噪方法的算法。频域滤波方法包括低通滤波和同态滤波;空域滤波包含中值滤波和均值滤波等;数学形态学法包括腐蚀和膨胀;小波变换法包括小波线性滤波、小波阈值降噪和小波模型降噪;偏微分方程法也可以用来做低照度图像的降噪处理。重点就小波降噪进行分析,并以MATLAB仿真软件为平台,对系统自带的无噪声图片添加模拟低照度的噪声并使用空域滤波算法进行降噪仿真处理,然后调出小波工具箱,针对自己拍摄的低照度下的图像进行降噪仿真。仿真时应用不同的小波对图像降噪进行仿真处理,给出仿真效果图片,并就仿真效果进行比较。

关键词：低照度图像降噪小波变换 MATLAB 仿真

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一种低照度视频序列增强算法

计算机应用 2010年第2期30卷 364-366页

作者：印勇金宪刚王建东重庆大学通信工程学院重庆400044

为了提高低照度视频的视觉效果,提出一种基于对数图像处理(LIP)的增强算法和改进的双向均衡算法相结合的方法,并运用帧间互相关信息,在保证视觉效果的前提下,减少了处理的帧数,提高了处理的速度。实验结果表明,该方法简单、实用,能够得... 详细信息

为了提高低照度视频的视觉效果,提出一种基于对数图像处理(LIP)的增强算法和改进的双向均衡算法相结合的方法,并运用帧间互相关信息,在保证视觉效果的前提下,减少了处理的帧数,提高了处理的速度。实验结果表明,该方法简单、实用,能够得到较理想的效果。

关键词：视频增强对比度增强低照度互相关