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雾霾天气下,交通图像采集设备获取的降质图像含有较多噪声,图像边缘不突出,整体偏暗且对比度不高,灰白不清。针对传统交通图像滤波和去雾算法存在着滤波效果和边缘保持能力不能兼顾,容易出现噪声斑块,导致去雾后图像质量较低的问题,在传统梯度双边滤波基础上,设计了一种新的梯度相似度核,提出了基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像去雾算法。新算法首先将采集的含雾图像转换到Lab颜色空间,提升色域宽度,再利用改进梯度相似度核和空间相似度核分别计算图像中每一像素点与滤波框内临近像素点的梯度相似度和空间相似度权值,根据权值对图像进行滤波处理,然后将其转换到RGB颜色空间。最后根据大气光散射模型和暗通道先验原理,对滤波后的交通图像进行去雾处理,得到复原图像。试验结果表明:与传统双边滤波和梯度双边滤波算法相比,使用新算法处理后的复原图像峰值信噪比、归一化灰度差平均提升了13.25%、9.41%和21.76%、22.7%。新算法在保证了滤波效果,避免“噪声斑块”的同时,能够尽可能保持图像边缘细节信息,提升了雾霾天气下交通图像的去雾质量,对加强交通监控,保障交通安全有十分重要的应用价值和现实意义。 相似文献
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针对自动泊车过程中车载鱼眼相机拍摄的车位图像因低光照环境导致图像整体偏暗、车位信息模糊而无法检测出车位的问题,本文中设计了一种融合限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和改进单尺度Retinex(SSR)的车位线图像增强算法。首先将鱼眼相机图像畸变矫正后转换生成鸟瞰图;然后使用优化映射函数计算过程的CLAHE算法对鸟瞰图预处理;进而使用基于迭代方框滤波估计入射分量的单尺度Retinex算法增强图像;经过滤波和形态学处理,最后基于亮通道先验将图像灰度化,得到最终的增强结果。本文采集多组低光照场景下单侧鱼眼相机摄取的实际泊车过程视频,截取驶过停车位过程中的单帧图像作为数据输入,并使用一种基础车位检测算法对增强结果进行检测,试验结果表明,经过增强后可被检测出车位的视频帧数量超过90%,且单帧图像增强算法处理时间仅38 ms。 相似文献
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针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法.通过对数变换和均值操作对钢轨图像进行预处理;根据钢轨表面图像梯度变化,以Sigmoid对比度拉伸方法替换距离正则化水平集中的停止函数;根据初始轮廓曲线演化方向的特点,通过新的自适应速度函数替换距离正则化水平集中的演化速度常量;以曲线演化的最终轮廓提取缺陷区域.仿真实验显示,新算法在钢轨表面缺陷数据集中的精确率为99.07%,豪斯多夫距离平均值为6.64,检测缺陷用时为16.46 s.与DRLSE、DCNNs和CTFM算法相比,改进的距离正则化水平集算法提升了检测的精确率和检测速度,对噪声具有一定的鲁棒性并适用小范围缺陷检测. 相似文献
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针对新能源汽车电池表面缺陷,提出了基于超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验方法。构建光学超精密成像模型,通过超精密激光扫描技术完成能源汽车电池表面的激光成像,获得其 纹理分布情况和边缘轮廓特征。将区域信息与图像边缘相融合,定位新能源汽车电池表面缺陷,检测 其表面纹理异常点。通过仿真试验证实,利用该方式判断新能源汽车表面缺陷具有准确性高、抗噪性强等特点,能有效提升汽车电池表面缺陷检测效率。 相似文献
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为了克服传统隧道围岩形变量测法观测时间长,易受环境干扰等缺点,本文提出一种基于数字图像处理技术的测量方法,对隧道围岩形变进行量测。通过对隧道围岩断面上若干个观测点进行拍摄,利用图像增强、图像预处理、图像识别等研究方法,经多级图像处理,提高对比度,锐化目标边缘,使围岩观测点更加清晰,从而把重点识别目标从隧道背景中有效分割出来,然后对处理后的图像进行坐标定位比对。基于隧道围岩形变测量方法是一种与传统测量完全不同的新方法,可以快速地、安全地对围岩形变进行测量研究,为非接触量测方法开辟了一条新的途径。 相似文献