检索结果-南通市图书馆

作者：徐运钱中国矿业大学

学位级别：硕士

近年来,计算机视觉技术的发展推动了图像处理技术在自动驾驶、智慧城市等领域的广泛应用。在这些应用中,去雾技术作为一种重要的图像增强技术,能够提高含雾图像的清晰度和视觉效果,使图像更易于分析和处理。基于图像复原和深度学习的去... 详细信息

近年来,计算机视觉技术的发展推动了图像处理技术在自动驾驶、智慧城市等领域的广泛应用。在这些应用中,去雾技术作为一种重要的图像增强技术,能够提高含雾图像的清晰度和视觉效果,使图像更易于分析和处理。基于图像复原和深度学习的去雾算法成为主流,而基于深度学习的算法需要大量的计算资源和训练时间,难以满足低功耗处理的需求。FPGA(Field Programmable Gate Array)具有并行处理、低延迟、低功耗、实时性强等优势,能够在保证高性能的同时,降低功耗和成本。因此,本文对去雾算法及其FPGA实现进行研究,主要工作有:(1)研究大气散射模型和雾天成像模型,得到影响基于图像复原算法去雾效果的关键参数,分别是大气光值和透射率。研究暗通道先验算去雾算法,分析如何求解大气光值和透射率,并分析大气光值和透射率是如何影响去雾效果。(2)针对大气光值易受高亮光源影响和计算量大、透射率求解精度低的问题,本文基于暗通道先验去雾算法改进大气光值求解,并提出一种透射率融合算法优化透射率。针对大气光值的改进,本文使用高斯滤波器得到有雾图像的低频分量,对图像低频分量使用四分法得到大气光值所在区域,对该区域的有雾原图求解平均值得到精确大气光值。改进后的大气光值求解方法,解决了有雾图像中白色高亮物体影响大气光值估计的问题,降低了大气光值求解的运算量。针对透射率改进,研究分析各向异性高斯滤波和单尺度Retinex求解透射率,通过实验分析对比,对暗通道透射率和单尺度Retinex透射率进行融合,得到精细透射率。改进后的透射率求解方法,提高了去雾效果,改善了去雾后图像的色彩效果。(3)在本文提出的改进算法基础上,结合FPGA硬件平台,对去雾算法进行模块化设计,对灰度图像求解模块、图像低频分量求解模块、大气光值求解模块、暗通道图求解模块、暗通道透射率求解模块、单尺度Retinex透射率求解模块和图像复原模块进行RTL(Register Transfer Level)设计和仿真验证,最后将本文的算法部署到FPGA上进行实现,并对去雾效果、资源消耗、功耗进行分析。(4)为了验证本文提出的改进算法的有效性,与其它三种基于图像复原的去雾算法通过MATLAB仿真,进行实验对比,从主观和客观两个维度进行去雾效果评价。为了验证本文算法在FPGA上的部署效果,与其它三种常用的应用平台进行对比,从去雾效果、功耗、速度等指标进行对比,实验表明本文的算法和实际部署都表现优异。在对640*480图像进行去雾时,仅耗时21ms,整个系统功耗仅为5.7W,去雾效果好,满足速度快、低功耗、实时性强的工程应用需求。

关键词：图像去雾暗通道先验高斯滤波透射率融合 FPGA

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基于嵌套双路网络的单幅图像去雾

基于嵌套双路网络的单幅图像去雾

作者：王海新天津大学

学位级别：硕士

雾霾天气下拍摄的图像存在细节模糊、色彩偏移、低对比度等问题,严重影响户外视觉系统发挥效用。因此,雾霾图像清晰化研究具有重要的理论意义和应用价值。论文根据雾天图像成像特点,针对目前基于统计先验和基于学习方法去雾后图像易出... 详细信息

雾霾天气下拍摄的图像存在细节模糊、色彩偏移、低对比度等问题,严重影响户外视觉系统发挥效用。因此,雾霾图像清晰化研究具有重要的理论意义和应用价值。论文根据雾天图像成像特点,针对目前基于统计先验和基于学习方法去雾后图像易出现颜色失真、细节模糊及噪声放大等问题,提出了新的见解和方法。论文主要工作如下:首先,为了避免图像去雾后细节模糊和噪声放大,将图像分解为结构层和纹理层,并只对其结构层进行去雾。基于频域滤波思想提出透射率融合方法,解决了现有透射率估计方法中普遍存在的块效应和复原图像中存在的晕轮伪影等问题。针对透射率优化过程中存在的计算量大、透射率平滑与细节保持之间难以平衡等问题,提出了多重导向滤波透射率优化方法。同时,针对目前大气光估计易受白色物体影响问题,提出自适应大气光估计方法。实验结果表明,所提算法得到的图像去雾彻底、颜色自然,可有效抑制噪声和晕轮伪影,显著提高场景对比度、饱和度。其次,基于深度学习的方法可利用网络自动获取图像特征,本文基于卷积神经网络(CNN)提出了一种嵌套双路去雾网络。第一级双路网络实现图像结构层去雾和纹理层去噪。第二级双路网络嵌套于结构层去雾网络,利用独立损失函数分别训练大气光和透射率,避免联合训练造成的网络收敛缓慢和误差交互影响问题;将大气光的真实值设置为与光照强度相关的非均匀值,可有效克服天空区域色偏问题。实验结果表明,该网络可有效避免噪声影响,获得颜色自然、细节清晰的无雾图像。最后,考虑到基于雾天成像模型的CNN方法需要估计大气光和透射率,易造成误差累积,论文还提出了一种端到端的多尺度密集连接网络,直接学习有雾图像与清晰图像之间的映射关系,该网络可有效保持图像的结构信息和细节特征。

关键词：图像去雾去噪透射率融合 CNN 嵌套双路端到端

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基于特征保持的降质图像增强方法研究

基于特征保持的降质图像增强方法研究

作者：杨俊霞江西理工大学

学位级别：硕士

随着计算机的普及和数字信息处理技术的高速发展,人们对图像质量的要求不断提高。数字图像因其记录快捷、信息量大及传输便利等优点成为计算机时代最重要的信息载体。然而,数字图像在获取过程中常常受到散射介质(如雾、霾及水体等)的影... 详细信息

随着计算机的普及和数字信息处理技术的高速发展,人们对图像质量的要求不断提高。数字图像因其记录快捷、信息量大及传输便利等优点成为计算机时代最重要的信息载体。然而,数字图像在获取过程中常常受到散射介质(如雾、霾及水体等)的影响,使得到的图像不同程度地存在细节丢失、颜色失真、对比度降低等问题,从而造成图像的降质,如此将影响特征提取、目标识别和分类等后续图像处理操作。为此,文中以降质图像中常见的含雾图像和水下图像为研究对象,进行了基于特征保持的降质图像增强研究。主要研究成果如下:(1)针对传统基于暗通道先验的去雾方法容易导致边缘区域和天空区域分别出现伪影和颜色失真的问题,文中结合三个区域的透射率融合提出了一种去雾新方法。首先,将含雾图像分为非天空、天空及过渡边缘三个区域。其次,在暗通道结合块透射率估计和点透射率估计分别对非天空区域和过渡边缘区域进行融合,并利用梯度域引导滤波做平滑处理,得到了融合后的暗通道透射率。然后,合成天空区域的亮度透射率和暗通道融合透射率,以获得最终的透射率。最后,利用得到透射率和改进后的大气光值对图像复原,以获得去雾结果图像。实验结果显示,文中方法与传统暗通道方法相比明显更优,能够在有效抑制边缘伪影的同时较好地保留含雾图像的颜色特征。与传统方法相比,文中方法得到的去雾结果图像在主观视觉评价和客观评价方面均能取得更好的结果。(2)针对由光的散射和吸收现象而导致水下拍摄的图像可见度差、颜色特征衰减以及对比度特征降低等问题,文中结合小波域滤波和多尺度Retinex提出了一种水下图像增强新方法。首先,将原始水下图像由RGB空间转换为HSI空间,并对饱和度S分量和亮度I分量进行小波域滤波处理,得到滤波后的图像。其次,将滤波后的图像从RGB空间变换到HSV空间,并对饱和度S分量、明度V分量分别采用约束直方图拉伸策略和基于双边滤波的多尺度Retinex策略进行处理,得到颜色特征校正后的图像。最后,引入变分对比度和饱和度增强模型对颜色特征校正后的图像进行去模糊处理,以获得最终的结果图像。实验结果表明,与传统水下图像增强方法相比,文中所提方法在有效保持水下图像颜色特征的同时较好地提高了图像的对比度和清晰度,图像的整理质量表现较优。

关键词：图像去雾暗通道理论透射率融合水下图像增强特征保持

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基于暗通道先验的图像去雾算法研究

基于暗通道先验的图像去雾算法研究

作者：杨小宝西安建筑科技大学

学位级别：硕士

雾天情况下采集获取到的模糊图像,通常都会呈现出相同的特点:图像整体对比度下降、场景中的景物颜色出现偏移和不同程度的失真以及部分区域（特别是边缘部分）的细节信息丢失等现象。这些低质量特征图像会对户外视觉系统的应用带来不便... 详细信息

雾天情况下采集获取到的模糊图像,通常都会呈现出相同的特点:图像整体对比度下降、场景中的景物颜色出现偏移和不同程度的失真以及部分区域（特别是边缘部分）的细节信息丢失等现象。这些低质量特征图像会对户外视觉系统的应用带来不便,计算机系统对图像无法较好地进行处理。为减少雾天图像对户外视觉系统造成的不利影响,本文对基于暗通道先验理论的去雾方法进行深入研究,针对其算法不足提出改进措施,具体内容如下:（1）针对暗通道先验原理获得的暗通道图所存在的局限性、去雾后图像中物体边缘出现的块效应和光晕现象,提出一种自适应滤波和双通道大气光值方法。首先,采用自适应窗口滤波求取图像暗通道图,为后续计算大气光值和透射率奠定基础;其次,采用双通道图线性加权法计算大气光值,以减小图像中白色物体对大气光取值的影响,提高估值准确性;最后,结合中值滤波对透射率进行优化,减小去雾后存在的块效应和光晕现象。（2）针对暗通道先验理论在天空等明亮区域失效问题,提出一种基于双阈值分割的暗通道先验去雾算法。首先,通过双阈值分割方法检测并分割出图像中对应的天空区域和非天空区域;然后,利用四叉树算法对大气光值存在区域进行精准分块搜索,并对该值的计算方法进行优化改进;其次,修正天空区域的透射率、融合两部分区域透射率并使用引导滤波算法对融合后的透射率进行细化处理;最后,使用Gamma（伽马）校正对去雾图像进行亮度增强,以提高图像整体的清晰度和视觉效果。（3）分别对改进算法和几种经典去雾算法在不同特征雾天图像上进行对比仿真实验。实验结果表明,相对于其它几种算法,改进算法在提高原始图像对比度和清晰度的同时,能够有效改善其它方法去雾后造成的块状效应、光晕和明亮区域颜色偏移失真的现象。

关键词：图像去雾暗通道先验自适应滤波天空区域分割透射率融合