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基于多尺度卷积msrcr的蒙古族家具纹样增强研究

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林产工业 2024年第4期61卷 55-58页

作者：廖瑞姬刘强袁云梅董霙达多化琼内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院内蒙古呼和浩特010018 山西应用科技学院信息工程学院山西太原030000

针对蒙古族家具纹样采集过程中,受到环境、设备、人为干扰以及纹样自身风化等因素影响,产生对比度低、亮度异常、纹样模糊、色彩失真退化等情况,本文提出一种基于多尺度卷积msrcr增强的算法。通过二次导向滤波、多通道多尺度卷积、线性... 详细信息

针对蒙古族家具纹样采集过程中,受到环境、设备、人为干扰以及纹样自身风化等因素影响,产生对比度低、亮度异常、纹样模糊、色彩失真退化等情况,本文提出一种基于多尺度卷积msrcr增强的算法。通过二次导向滤波、多通道多尺度卷积、线性加权融合、白平衡等步骤,对msrcr算法进行改进。结果表明:该方法能有效提升纹样图像质量,改善纹样图像的对比度、亮度,在相关评价指标中也更优。

关键词：蒙古族家具纹样纹样增强导向滤波多尺度卷积 msrcr算法

融合msrcr算法和YOLOv4-tiny的田间环境玉米杂草目标检测模型

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农业机械学报 2022年

作者：刘莫尘高甜甜马宗旭宋占华李法德闫银发山东农业大学机械与电子工程学院山东省园艺机械与装备重点实验室

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测，本文提出了一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜（Multi-scale retinex with color restoration，msrcr）增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先，针对田间环境的图像特点采用msrcr算法... 详细信息

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测，本文提出了一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜（Multi-scale retinex with color restoration，msrcr）增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先，针对田间环境的图像特点采用msrcr算法进行图像特征增强预处理，提高图像的对比度和细节质量；然后使用Mosaic在线数据增强方式，丰富目标检测背景，提高训练效率和小目标的检测精度；再对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理，改进和简化后的模型总参数量降低了45.3个百分点，模型占用空间减少了45.8个百分点，平均精度均值（Mean average precision，mAP）提高了2.5个百分点，在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4个百分点。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较，结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP值为96.6%，分别比Faster RCNN和YOLOv3-tiny高22.1个百分点和3.6个百分点，比YOLOv4低1.2个百分点；模型占用空间为12.2 Mb，是Faster RCNN的3.4%，YOLOv3-tiny的36.9%，YOLOv4的5%；在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时为131 ms，分别是YOLOv3-tiny和YOLOv4模型的32.1%和7.6%。可知本文提出的优化方法在模型占用空间、检测耗时和检测精度等方面优于其他常用目标检测算法，能够为硬件资源有限的田间精准除草的系统提供可行的实时杂草识别方法。

关键词：杂草识别 YOLOv4-tiny msrcr算法模型剪枝嵌入式设备图像特征增强

结合自适应Gamma变换和msrcr算法的低光照图像增强方法

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中国科技论文 2022年第11期17卷 1245-1253页

作者：云海姣夏洋长春大学电子信息工程学院长春130022 长春大学研究生院长春130022

针对低光照图像整体对比度低、细节显示不够清晰的问题,提出一种结合自适应伽马(Gamma)变换和带颜色恢复的多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration,msrcr)算法的低光照图像增强方法。首先,为了动态地拉伸图像灰度值... 详细信息

针对低光照图像整体对比度低、细节显示不够清晰的问题,提出一种结合自适应伽马(Gamma)变换和带颜色恢复的多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration,msrcr)算法的低光照图像增强方法。首先,为了动态地拉伸图像灰度值范围和提高图像对比度,进行RGB到HSV的颜色空间转换,采用多尺度融合方法提取图像的光照分量,并结合Gamma校正曲线实现图像自适应Gamma变换,提升图像的对比度;其次,针对自适应Gamma增强后的图像亮度较低的问题,采用msrcr算法进一步提升图像亮度,并结合小波重构方法融合自适应Gamma变换后的图像和msrcr增强后的图像;最后,由于小波重构后的图像局部存在过曝、过饱和的缺陷,结合基于模拟退火的自适应融合方法,将自适应Gamma变换后的图像和小波重构后的图像进行融合,得到最终的增强图像。所提方法既提高了低光照图像的对比度,使图像更有质感,又提升了图像的整体亮度,使暗部区域细节更加清晰;同时,弥补了msrcr算法易出现色偏、颜色失真的缺陷。将所提方法应用于LOL低光照图像数据集,并与经典的图像增强算法进行对比。实验结果表明,所提方法使图像质量平均提高70%,图像结构相似性(structural similarity,SSIM)指数平均提高30%,图像信息熵平均提高20%,不仅提升了图像的对比度和亮度,而且避免了过曝、色偏、颜色失真等问题的出现。

关键词：图像增强低光照图像自适应Gamma变换 msrcr算法小波重构模拟退火算法

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基于图像增强的球团粒度检测方法研究

烧结球团 2024年

作者：张学锋祝忠阳黄永鹤余正伟龙红明安徽工业大学冶金工程学院安徽工业大学计算机科学与技术学院

本文为解决球团生产过程中无法准确、即时获取球团粒度信息的问题，在对现有检测球团粒度检测方法研究后，提出了一种基于图像增强的球团粒度检测方法。该方法使用工业相机获得实时球团图像后，针对采集图像亮度低、噪声多等特点，结合... 详细信息

本文为解决球团生产过程中无法准确、即时获取球团粒度信息的问题，在对现有检测球团粒度检测方法研究后，提出了一种基于图像增强的球团粒度检测方法。该方法使用工业相机获得实时球团图像后，针对采集图像亮度低、噪声多等特点，结合Log变换的改进带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（msrcr）进行图像增强，再通过引导滤波在保留球团边缘信息的同时去除噪声，最后使用引入阈值分割的霍夫变换，快速检测出图像中球团的个数，再计算并统计每个球团的粒度。结果表明：该方法对球团个数检测的准确度达到9203%，对合格球个数的检测准确度达到9125%，能够满足球团工艺生产的要求。本文研究结果对减轻工人劳动强度、提高球团生产效率以及合格率具有积极作用。

关键词：粒度检测图像增强 msrcr算法 Log变换引导滤波霍夫变换

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基于图像增强的球团粒度检测方法

烧结球团 2024年第3期49卷 81-88页

作者：张学锋祝忠阳黄永鹤余正伟龙红明安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学冶金工程学院安徽马鞍山243032

为解决球团生产过程中无法准确、即时获取球团粒度信息的问题,针对现有检测球团粒度检测方法的研究存在的不足,本文提出了一种基于图像增强的球团粒度检测方法。该方法使用工业相机获得实时球团图像后,结合Log变换的改进带色彩恢复的多... 详细信息

为解决球团生产过程中无法准确、即时获取球团粒度信息的问题,针对现有检测球团粒度检测方法的研究存在的不足,本文提出了一种基于图像增强的球团粒度检测方法。该方法使用工业相机获得实时球团图像后,结合Log变换的改进带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(msrcr)进行图像增强,通过引导滤波在保留球团边缘信息的同时去除噪声,使用引入阈值分割的霍夫变换,快速检测出图像中球团的个数,计算并统计每个球团的粒度。结果表明:该方法对球团个数检测的准确度达到92.03%,对合格球个数的检测准确度达到91.25%,能够满足球团工艺生产的要求。研究结果对减轻工人劳动强度、提高球团生产效率以及合格率具有积极作用。

关键词：粒度检测图像增强 msrcr算法 Log变换引导滤波霍夫变换

基于msrcr与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法

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丝绸 2022年第6期59卷 58-65页

作者：孙卫红杨程杰邵铁锋梁曼郑健中国计量大学机电工程学院杭州310018 中国计量大学茧丝绸质量检测技术研究所杭州310018 江西省市场监督管理质量安全检查中心南昌330096

针对目前人工选茧误选率高、效率低的问题,本文以上车茧、黄斑茧、烂茧为研究对象,提出一种基于多尺度色彩恢复算法与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法。首先,将原始图像进行低通滤波,并乘以色彩恢复因子,在多尺度内恢复蚕茧色彩与表... 详细信息

针对目前人工选茧误选率高、效率低的问题,本文以上车茧、黄斑茧、烂茧为研究对象,提出一种基于多尺度色彩恢复算法与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法。首先,将原始图像进行低通滤波,并乘以色彩恢复因子,在多尺度内恢复蚕茧色彩与表面细节信息,得到多尺度高频细节图像。其次,通过修改YOLOv3算法主干特征提取网络中的残差层引入注意力机制,对卷积后特征图中的分支特征重新标定,增大有效特征的权重。最后,在非极大值抑制算法基础上增加一项得分与相邻框重合度计算过程,筛除YOLOv3后期无效预测框,实现群体蚕茧种类识别。实验结果表明,本文算法的均值平均精度达到85.52%,相较于YOLOv3增加4.85%。

关键词：蚕茧智能识别 msrcr算法 YOLOv3算法注意力机制 NMS算法

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雾霾天气下交通信号灯的识别

科技创新与应用 2024年第19期14卷 35-38,42页

作者：李慧淼方振国淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000

针对雾霾天气下交通信号灯定位准确率较低、图像增强时出现图像亮度不均匀的问题,该文提出一种基于改进的带色彩恢复的多尺度视网膜增强(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,msrcr)的雾霾天气下信号灯识别算法。首先利用改进的... 详细信息

针对雾霾天气下交通信号灯定位准确率较低、图像增强时出现图像亮度不均匀的问题,该文提出一种基于改进的带色彩恢复的多尺度视网膜增强(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,msrcr)的雾霾天气下信号灯识别算法。首先利用改进的msrcr算法对有雾图像进行预处理,校正图像亮度并丰富图像细节;再利用最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)算法以及信号灯的背板信息确定信号灯的位置;最后将定位区域转换至HSV空间进行信号灯识别。结果表明,该方法能够在雾霾条件下有效地定位及识别交通信号灯。

关键词：雾霾图像增强最大稳定极值区域交通信号灯识别 msrcr算法

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基于msrcr的水下图像增强算法研究

智能计算机与应用 2020年第6期10卷 74-78,85页

作者：王浩然余粟燕雨薇上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学第二图文信息中心上海201620

针对水下彩色图像存在的颜色失真、对比度低问题,提出一种基于msrcr的水下图像增强方法。首先,用msrcr算法预处理初始图像削弱原图失真程度;然后,采用直方图拉伸拓宽预处理图像灰度级分布提高图像对比度;再通过伽马变换,突显图像细节的... 详细信息

针对水下彩色图像存在的颜色失真、对比度低问题,提出一种基于msrcr的水下图像增强方法。首先,用msrcr算法预处理初始图像削弱原图失真程度;然后,采用直方图拉伸拓宽预处理图像灰度级分布提高图像对比度;再通过伽马变换,突显图像细节的同时对图像颜色进行还原;最后进行引导滤波去噪平滑图像、保持图像边界。实验结果表明,经所提算法处理后的图像对比度明显提高,水下色彩失真问题得以解决。相比其他算法,该算法具有更好的稳健性。

关键词： msrcr算法直方图拉伸伽马变换引导滤波

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改进msrcr的电力设备图像增强算法研究

物联网技术 2017年第10期7卷 47-50页

作者：束江崔昊杨刘晨斐上海电力学院电子与信息工程学院上海200090

针对传统多尺度颜色恢复算法处理电力设备图像时存在的光晕现象、颜色失真等问题,文中提出了一种改进的retinex图像增强方法。通过傅里叶变换将原图像转换至频域后进行卷积计算获取原图像反射分量,计算原图像的亮度信息并与反射分量进... 详细信息

针对传统多尺度颜色恢复算法处理电力设备图像时存在的光晕现象、颜色失真等问题,文中提出了一种改进的retinex图像增强方法。通过傅里叶变换将原图像转换至频域后进行卷积计算获取原图像反射分量,计算原图像的亮度信息并与反射分量进行线性加权,采用直方图均衡对合成后的图像进行处理以增加图像对比度。与传统msrcr算法相比,该算法处理后的图片不存在光晕现象与颜色失真问题,颜色恢复能力得到加强。图像评价函数指标表明,本算法在均值,标准差,信息熵,平均梯度上都表现较佳,运算速率更快,更利于电力设备图像自动化处理与分析。

关键词：图像增强 msrcr算法光晕现象图像融合线性加权