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部分极化条件下的极化对比度增强优化的快速方法（英文）
1
作者
雷世文
赵志钦
+1 位作者
聂在平
柳清伙
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期55-60,共6页
介绍了一种包含完全极化情形和部分极化情形在内的通用信号杂波噪声比(SCNR)模型。基于该模型,提出了一种适用于收发极化状态受约束的极化对比度增强优化(OPCE)的快速方法。该方法证明OPCE问题等价于某类线性代价函数的极值问题,且该类...
介绍了一种包含完全极化情形和部分极化情形在内的通用信号杂波噪声比(SCNR)模型。基于该模型,提出了一种适用于收发极化状态受约束的极化对比度增强优化(OPCE)的快速方法。该方法证明OPCE问题等价于某类线性代价函数的极值问题,且该类线性代价函数的极值问题的求解比OPCE问题的求解容易。从而构建了快速解决OPCE问题的方法。理论分析和数值实验验证了该方法的可靠性和高效性,与基于三步法的全局搜索方法(GSM)相比,该方法仅需要5%的计算时间。
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关键词
Kennaugh矩阵
极化
对比度
增强
优化
(OPECE)
极化率
极化状态
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职称材料
基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法
被引量：
2
2
作者
岳学军
王林惠
+3 位作者
兰玉彬
刘永鑫
凌康杰
甘海明
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第S1期419-425,共7页
针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,...
针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。
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关键词
图像去雾
无人机
暗通道先验
优化对比度增强
图像分割
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职称材料
题名
部分极化条件下的极化对比度增强优化的快速方法（英文）
1
作者
雷世文
赵志钦
聂在平
柳清伙
机构
电子科技大学电子工程学院
杜克大学电气与计算工程系
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期55-60,共6页
基金
Provincial pre-research fund~~
文摘
介绍了一种包含完全极化情形和部分极化情形在内的通用信号杂波噪声比(SCNR)模型。基于该模型,提出了一种适用于收发极化状态受约束的极化对比度增强优化(OPCE)的快速方法。该方法证明OPCE问题等价于某类线性代价函数的极值问题,且该类线性代价函数的极值问题的求解比OPCE问题的求解容易。从而构建了快速解决OPCE问题的方法。理论分析和数值实验验证了该方法的可靠性和高效性,与基于三步法的全局搜索方法(GSM)相比,该方法仅需要5%的计算时间。
关键词
Kennaugh矩阵
极化
对比度
增强
优化
(OPECE)
极化率
极化状态
Keywords
Kennaugh matrix
optimization of polarimetric contrast enhancement （OPCE）
polarizationratio
polarization state
分类号
TP202.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法
被引量：
2
2
作者
岳学军
王林惠
兰玉彬
刘永鑫
凌康杰
甘海明
机构
华南农业大学电子工程学院
国际农业航空施药技术联合实验室
华南农业大学工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第S1期419-425,共7页
基金
广东省科技计划项目(2015A020224036
2014A020208109)
+1 种基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0200700)
广东省水利科技创新项目(2016-18)
文摘
针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。
关键词
图像去雾
无人机
暗通道先验
优化对比度增强
图像分割
Keywords
image defogging
unmanned aerial vehicle
dark channel prior
optimized contrast enhancement
image segmentation
分类号
S25 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
部分极化条件下的极化对比度增强优化的快速方法（英文）
雷世文
赵志钦
聂在平
柳清伙
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法
岳学军
王林惠
兰玉彬
刘永鑫
凌康杰
甘海明
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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