基于平均明暗熵差的人脸增强算法

针对人类视觉对图像亮度的响应特征,提出了一种使用粒子群优化方法对图像灰度的非线性转换函数参数进行优化,用以使图像的平均明暗信息熵之差的绝对值最小,从而使图像的明暗灰度分布更加均匀的人脸增强算法.实验结果表明,该方法在增强图像的基础上能有效地提高图像在高灰度区域的视觉效果,对图像在高灰度区对比度有所损失的现象进行弥补,同时也能有效地提高整幅图像的视觉层次.     

基于视觉传达技术的船舶图像匹配研究

为准确实现船舶图像匹配,提出基于视觉传达技术的船舶图像匹配方法.考虑人眼的激励感知与抑制感知状态,在脉冲耦合神经网络内添设侧抑制信号等感知函数,实现低对比度的船舶图像增强处理;采用基于灰度差值直方图的特征提取方法判断增强后船舶图像边缘的粗细程度,提取船舶图像边缘特征;选取斯皮尔曼等级相关系数确定原始船舶图像与待匹配船舶...     

基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法

为保证不同海上环境下,舰船无线传感网络目标跟踪的可靠性,提出基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法.采集舰船目标图像,采用改进的Retinex算法增强舰船目标图像,提升图像细节和质量,通过无线通信方式进行图像传输,依据摄像头标定原理转换目标图像坐标为世界坐标系坐标,获取舰船目标的实际位置,完成舰船无线传感...     

基于生成对抗网络的水下图像增强

对光的散射和衰减导致水下图像出现颜色失真和细节模糊对比度低问题进行研究,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的图像增强方法。首先以图像分割（U-Net）网络为基础提取水下退化图像特征,再使用改进的白平衡算法对原始图像进行去偏色处理,用卷积神经网络提取去偏色后的图像特征,接着通过卷积神经网络完成两者特征融合,最后重构增强的图像。结果表明,本文算法增强后的图像在UIQM、PSNR和SSIM指标上的平均值为5.071、25.310和0.996,分别比第二名提升了1%、7%和5%。在主观感知和客观评估中,处理后的图像在清晰度、颜色校正和对比度方面均得到改善。     

基于同态系统的航片建筑物阴影消除

讨论了城市大比例尺航空影像地图中建筑物阴影的特征和对地图的影响，阐述了同态系统的基本原理，提出了一种基于同态系统消除航片建筑物阴影的新方法，并对假设进行了论证。     

深水沉排水下声纳成像技术及增强方法研究

采用侧扫声纳结合GPS、陀螺仪等,构建深水沉排水下自动成像采集系统。给出了系统数据采集、去噪、数据成像等关键技术的设计和实现方案。研究了深水沉排水下声纳成像色彩映射及图像增强关键技术,提出了一种利用伪彩技术增强深水排体声纳图像清晰度方法,构建了综合图像清晰度评价指标的图像清晰目标优化函数,实现了水下声纳成像色彩增强。     

基于加权引导滤波分层的轨道图像细节增强算法

针对轨道表面缺陷图像整体对比度低,细节模糊,轨道缺陷又较为细小,难以识别等问题,基于加权引导滤波具有较好的保持边缘能力,能避免增强后图像产生"光晕"及"伪边缘"的特性,研究了基于加权引导滤波分层并结合自适应直方图均衡和锐化滤波的轨道表面缺陷图像增强方法.有别于传统图像增强方法,该方法对原始图像进行滤波分层,分别处理基础图像和细节图像,更加突出细节信息,通过在引导滤波中引入边缘检测算子最大程度的保留图像边缘信息,针对结果图像亮度不均问题通过AHE算法和拉普拉斯锐化滤波加以克服.仿真实验结果表明:新方法较对比算法图像梯度平均提升43.37%,清晰度平均提升46.84%,有效提高了图像对比度,增强了细节信息.      

水下图像增强算法

本文研究的重点是各种水下图像增强算法。首先,从图像增强的基本理论出发,详细介绍了目前几种主要的图像增强技术。其次,阐述了水下光学特性以及常规图像增强技术对水下图像处理,并分析其适用性。最后,针对光照不均匀的水下图像增强技术,分析其实用性和局限性,并利用Retinex算法对水下图像达到增强的效果。