水下图像处理技术的算法可以根据是否基于水下成像模型分为图像增强算法和图像复原算法两种。图像增强方法是对得到的水下图像的像素点进行研究增强,算法过程中不需要考虑图像的形成过程和降质过程;图像复原方法是要根据水下图像的成像过程来获得出真实的情况。图像复原方法需要水体的光学参数、摄像机参数和摄像机与目标物体...
激光水下偏振成像特征融合算法主要有图像边缘融合方法[7]、纹理信息滤波算法[8]、Fraunhofer圆孔衍射方法等[9]。在KRISHNAN D和FERGUS R[10]等人提出的基于超拉普拉斯先验的图像去模糊算法的基础上,秦绪佳[11]等人提出了一种改进的基于超拉普拉斯约束的单幅...
现在的水下图像复原数据集存在几个不容忽视的问题:1. 缺乏真实数据,构建成对数据集一种流行方法事使用一些物理模型或GAN合成。然而真实和合成数据集存在显著差异。另一种方法是通过选择传统方法产生的结果中选择最好的人工构建伪标签。2. 有限的数据集大小。 另一方面,未标记的水下图像相对容易收集。挑战在于如何有效...
摘要 本发明公开一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法,应用于水下单幅退化图像恢复领域,针对水下拍摄图像的清晰度低,颜色失真明显的问题,提出的一种图像算法;其步骤包括颜色补偿、拟合颜色线、求取环境背景光、建立模型以及对最优化方程进行求解;本发明利用颜色补偿来恢复图像在水下环境的颜色损失,避免颜色...
在水下环境中,由于光线的吸收和散射效应使得获取图像的清晰度严重降低.为恢复水下图像原始的清晰度,分析了能见度降低的物理成因,提出了一种逆图像形成过程算法.将单幅水下图像的能见度复原看成是一种特殊的滤波问题,使用中值滤波来推导水遮盖物浓度图.该算法可以消除浑浊水对图像质量的影响,能够恢复图像原始的清晰度...
在暗通道先验的去雾算法基础上,提出一种新的水下图像复原算法。实验表明,改进算法可以有效地提高水下退化图像的质量,同时具有较好的颜色复原效果。关键词:图像复原;暗通道先验;背景光;多尺度融合;梯度域导向滤波;透射率0 引言由于光在水下环境传播过程中,会受到水介质的吸收和水中颗粒物的散射,进而导致水下图像退化,...
为了解决船舶航行过程中水下图像质量退化的问题,开展了基于偏振成像的图像对比度提高技术和图像增强算法的研究。该技术中提出了基于偏振信息将不同角度的融合图像分解为多尺度的金字塔图像序列,通过高斯卷积和Laplacian Pyramid算法进行图像融合,结合权重融合系数算法实现对偏振图像的细节特征增强处理;并与小波变换图像融合算法...
rifnas复原图像算法restoration 微处理机MICROPROCESSORS一种改进的NAS-RIF水下图像盲复原算法曲李虎1,2,林善明1,2(1.河海大学物联网工程学院,常州213022;2.河海大学传感网与环境感知重点实验室,常州213022) 摘要:提出一种基于空域自适应加权因子的NAS-RIF图像盲复原算法,算法通过在原NAS-RIF算法代价函数中引入空域自...
水下图像复原算法代码 python 水下照片色彩还原, ×××国家标准视频安防监控系统工程设计规范CodeofdesignforvideomonitoringsystemGB50395-2007主编部门:×××公安部批准部门:×××建设部施行日期:2007年8月1日×××建设部公告第587号建设部关于发布国家标准