-
题名融合同态滤波与MSR算法的低照度船舶图像增强
被引量：3
- 1
-
-
作者
饶伟
毕振波
谭逸柯
张迪雅
王雨萌
-
机构
浙江海洋大学信息工程学院
浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室
-
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第1期152-157,共6页
-
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202110340036,202210340064)。
-
文摘
传统的Retinex算法针对海上低照度船舶图像增强存在图像过度曝光、细节丢失以及边缘模糊等现象。因此,提出一种结合多尺度Retinex和同态滤波的改进算法。首先,对输入图像的RGB三通道利用改进的单参数同态滤波器进行处理,将处理后的图像转为HSV空间,其中采取自适应增强S分量;由多尺度Retinex算法估计其光照分量并由CLAHE算法均衡化,随之融合Gamma变换处理后的反射分量,融合后通过拉普拉斯算子对其边缘进行增强。最后有效融合校正后的光照分量与边缘增强后的反射分量,输出增强图像。通过实验结果对比分析,证实提出的算法有利于海上低照度船舶图像清晰度的提升及避免细节丢失和图像过曝问题的产生。
-
关键词
低照度
船舶图像
同态滤波
laplacian
多尺度RETINEX
-
Keywords
low illumination
homomorphic filtering
ship image
laplacian
multi-scale Retinex
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于QP_TR信任域的序列图像目标跟踪
被引量：2
- 2
-
-
作者
贾静平
柴艳妹
赵荣椿
张艳宁
-
机构
西北工业大学计算机学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第1期191-194,共4页
-
基金
国防基础预研项目基金
航天创新基金和航空科学基金项目(No:02153073)
-
文摘
本文将信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能够精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法;将信任域算法与灰度模板相结合,提出了一种新的实时目标跟踪算法。在第一种算法中,首先将序列图像按照颜色直方图转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后我们使用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图的多尺度规范化Laplacian滤波函数极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。在第二种算法中,首先记录目标初始模板,在随后每一帧中应用QP—TR信任域算法搜索与该模板最相似的区域,实现目标定位。和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,两种算法分别在目标大小描述,跟踪精度上以及运算速度上有了显著提高。
-
关键词
QP_TR信任域算法
尺度空间
多尺度规范化laplacian滤波
实时目标跟踪
-
Keywords
QP_ TR algorithm, Scale space, Multi-scale normalized laplaeian filter, Real-time tracking of objects
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
