结合双边滤波Retinex和图像融合的图像去雾方法

针对传统的去雾方法对无人机有雾图像进行去雾时存在细节丢失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种结合双边滤波视网膜反应（Retinex）算法和图像融合的图像去雾方法。首先,利用双边滤波Retinex精确计算入射分量,对亮度分量进行双边滤波Retinex处理。其次,对两个色彩空间处理后的影像进行图像融合。最后,本文以两景无人机有雾图像为实验数据进行实验,结果表明,本文方法的标准差和信息熵等指数整体上升,能获得细节与色彩较好的去雾影像。     

一种改进的基于暗原色先验信息的航空遥感图像去雾方法

航空遥感图像以其分辨率高、信息丰富和易于解析处理等优点而得到广泛应用。但是其成像易受云雾天气的影响,特别是在近几年我国雾霾进一步加重的情况下尤为明显。针对航空遥感图像数据含雾较为均匀且不包含天空区域的特点,提出一种改进的基于暗原色先验信息的航空图像的去雾方法。首先,对图像进行2%线性拉伸处理改善图像的视觉效果;随后通过直接计算每个像素点R、G、B的3个颜色通道的最小值求取图像暗原色图;同时由航空图像的特殊性自适应地设置阈值来改善去雾图像效果;最后对去雾后图像采用自动色阶法进行进一步处理,改善暗原色法去雾后图像过暗或者偏色问题。利用不同航空含雾图像进行去雾实验并进行对比分析,结果表明,改进算法能够平衡去雾后图像的色彩使其避免产生偏色现象,获得质量和视觉效果更好的去雾图像。     

海岛区域影像薄雾处理模型与实现

对4种光学影像上薄雾的处理方法进行了比较研究,目的是为有效开展海岛区域测绘提供高质量的影像.据海岛区域影像的特点,重点改进了基于暗原色先验知识的去雾方法,包括暗通道的快速优化和大气光的分块求取两个方面.该方法首先计算影像的暗通道并进行优化,然后求取影像的大气光;再根据图像恢复模型得到去雾的影像,并与同态滤波法、平稳小波变换法和点扩展卷积法进行了比较.实验表明4种方法均可在一定程度上去除影像上的薄雾,对基于暗原色先验知识的改进方法效果最佳.     

基于暗原色先验的遥感影像去雾方法研究

目前,遥感影像应用的场景越来越多,但受到空气污染或气候等原因影响,局部地区雾霾现象严重,严重影响遥感影像质量。针对这一问题,本文结合遥感影像的特点提出了一种基于暗原色先验的遥感影像去雾方法。首先,结合遥感影像的特点,在求取暗通道过程中设置失效点,排除不符合暗原色先验的像素点;其次,根据获得的暗通道计算大气光值;然后,求取透射率图并用导向滤波精细化,根据大气传输模型求得去雾后的影像;最后,分别用无人机影像和Landsat卫星遥感影像进行去雾实验,验证了本文方法的有效性。     

基于暗原色的航空遥感影像薄雾去除与改进

本文对航空遥感影像的薄雾进行了研究,根据雾图像成像模型和基于暗原色先验知识,结合图像对比度的自适应调整,提出了一种对航空遥感影像薄雾去除的改进算法。采用数字航空相机DSS439获取的不同地物特征类型的应急遥感影像进行去雾实验,并对实验结果进行分析、比较与评价,验证了该方法的正确性和有效性。     

高分辨率遥感影像快速去雾

针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题,以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端,结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点,本文提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先,对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区,分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比,合成新的蓝色波段,以改进暗通道值的获取方法;其次,采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间;然后,对关键参数进行适应性改进试验并采用自动色阶恢复去雾后的影像色彩;最后,利用含雾的无人机影像和GF-2影像进行了试验,并进行了定量评价。试验结果表明,在同等试验条件下,本文方法处理单幅影像的时间比暗原色先验去雾算法的提升4倍以上,且去雾后影像的灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等指标比暗原色先验去雾算法得到的值均有提高,能有效提高有雾影像的清晰度,增强影像色彩和细节。     

基于图论分割的图像去雾算法

雾天等恶劣天气条件下拍摄到的户外图像质量下降,严重影响视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。为提高降质图像的对比度和清晰度,考虑到同一幅图像中不同景物的场景深度不同,采用基于图论的图像分割方法对图像进行分割,然后在分割后的各个区域,根据暗原色先验理论估算图像的尘雾浓度图,再根据DOS原理,将尘雾浓度图从原始图像中去除,得到复原后的清晰图像。实验表明,所提出的算法可以有效改善降质图像的质量,提高图像的对比度和清晰度。     

光学遥感影像DCM-HTM去雾算法研究

针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。     

利用暗原色先验知识实现航空影像快速去雾

针对城区影像中存在的白色建筑物、城市广场、水泥路面等区域暗原色先验失效问题和现有的去雾流程中地物辐射大气透射率计算复杂、耗时的弊端,利用航空影像中的雾分布相对均匀,且景深变化不大的特点,在保证不明显降低去雾效果的前提下,设计了一种新的透射率快速计算方法,实现航空影像的快速去雾处理。利用多幅影像数据进行实验,并设计了一组图像清晰度评价指标,对去雾结果进行定量分析。     

基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化

航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高.通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法.当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对...     

暗原色与导向滤波结合的遥感影像去雾技术

本文主要研究了暗原色原理与导向滤波结合的遥感影像去雾技术。利用该技术实现了天绘1号卫星影像去雾处理,实验结果去除了薄雾遮挡对天绘1号卫星影像的影响,有效改善了天绘1号卫星影像的视觉效果,对天绘1号卫星影像的后续应用有一定的促进作用。     

基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法

对车载激光扫描系统获取的距离图像的分割进行研究,提出利用投影点密度进行距离图像分割的方法.该方法不需要其他辅助数据就可以进行距离图像的分割,给出应用实例.图像的分割是目标识别、定位、特征提取与建模的基础和关键.距离图像是离散坐标点阵列,不表达目标边界特征和拓扑关系,到目前为止还没有距离图像分割的成熟、可行方法.本文研究成果,展现了激光扫描技术在数据获取、处理研究上的新方向.     

GeoEye-1遥感图像去雾霾方法比较

在多雨多雾地区,GeoEye-1卫星获取遥感图像时常受到雾霾的影响。由于雾霾对电磁波有吸收、折射、反射和散射作用,导致遥感图像清晰度降低。因此,尽可能地消除雾霾对图像的影响,才能有效地提高遥感图像的质量。利用ENVI软件作为图像处理平台,分别选取了国内外常用的"同态滤波"、"小波变换"和本文提出的"波段计算组合"3种去雾霾方法对GeoEye-1图像进行去雾霾处理效果的研究对比。结果表明,利用"波段计算组合"方法去除GeoEye-1图像中的雾霾有很好的效果。     

卫星影像去霾技术在土地利用遥感监测中的应用浅析

以土地利用遥感监测项目中常用卫星影像雾霾去除的相关试验与应用结果为基础,以ENVI软件作为图像处理平台,经雾霾探测、雾霾完善及雾霾去除等技术处理,获取了去除雾霾的影像。通过目视判断和实际应用效果表明,本文提出的雾霾处理方法有效地去除了影像上雾霾的影响,并较好地保持了地物细节信息,增强了遥感影像的图面效果,有利于遥感监测地类解译与判读,是一种快速、高效且具有较强普适性的雾霾处理方法。通过对土地利用遥感监测中卫星图像雾霾的去除技术进行初步试验和探讨,以期找到适合土地利用遥感监测这种国家级大规模项目需求的卫星影像雾霾去除工程化应用的技术方法。     

应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术

遥感影像去雾技术具有重大的应用价值。暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法。根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化。实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果。     

应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术

遥感影像去雾技术具有重大的应用价值.暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法.根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化.实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果.     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究

受亚热带季风气候的影响,获取的福建省区域卫星遥感影像产品可能会出现云层或雾气覆盖遮挡的现象。提出了一种基于暗原色的卫星遥感影像增强处理技术。通过该技术可去除影像上的薄云或薄雾,以增强云雾遮挡部分的地物信息,提高卫星遥感影像的地物辨识能力。     

雾天环境下机器视觉的边坡监测方法

针对在机器视觉的边坡监测过程中,雾的存在会降低图像质量,影响监测效果的问题,本文提出了一种结合暗通道先验(DCP)的边坡监测方法。首先,通过计算实时图像的FADE值,判断采集的图像是否需要去雾。对于需要去雾的图像,利用DCP算法进行去雾处理,还原其纹理细节信息;然后,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法对去雾后的图像进行特征点匹配,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法筛选优秀的匹配点对,获取模板与图像的变换矩阵,进而利用仿射变换求取模板坐标,求得边坡的位移。试验结果表明,本文方法在不同浓度的雾霭图像下均表现良好,有效克服了视觉监测在雾天环境难以应用的问题。     

一种融合数学形态学运算的多尺度建筑物分割算法

多尺度分割算法是面向对象的图像分析方法中的一种较为成熟、稳定的分割算法,但存在部分分割不准确和分割效率低等问题.为此,提出一种融合数学形态学运算的多尺度建筑物分割算法:首先利用高斯滤波器对遥感图像进行滤波处理,然后通过数学形态学运算对图像进行腐蚀处理,最后采用多尺度分割算法得到建筑物影像.对昆明市局部区域的QuickBird图像进行多尺度建筑物分割实验的结果表明,该算法具有分割精度高、效率快等优点,对类似工作有一定的借鉴意义.