Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱...Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱振幅来提高稀疏性,对Radon系数分辨率提高效果有限.本文提出一种以信号振幅相对大小衡量Radon系数稀疏性的尺度不变稀疏度量(Scale-Invariant Sparsity Measure,SSM)函数,并以L_(1)/L_(2)范数作为其光滑近似.针对L_(1)/L_(2)正则化的非线性,改进交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对其求解.合成数据与实际地震资料处理结果表明,该方法能够增强一次波与多次波在Radon域的分辨率,降低Radon变换的能量扩散,提高多次波压制效果;同时该方法能够较好地压制随机噪声,方法具有一定的稳健性.展开更多
针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足、边缘难以辨识与色彩失真等问题,在HSV色彩空间的基础上,提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波(Sharpening-Smoothing Image Fil⁃ter,SSIF)的低照度图像增强方法.首先,利用HSV空间色彩亮度...针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足、边缘难以辨识与色彩失真等问题,在HSV色彩空间的基础上,提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波(Sharpening-Smoothing Image Fil⁃ter,SSIF)的低照度图像增强方法.首先,利用HSV空间色彩亮度分离的特性,对V分量使用多尺度自引导锐化-平滑图像滤波,准确估计光照分量进而求得精确的反射分量.其次,针对光照分量分布不均的问题,提出一种二维自适应伽马变换算法并通过大量对比选取最佳参数,对较暗区域亮度进行拉伸,同时抑制较亮区域的亮度,使整体图像光照更加均匀,图像亮度更符合人眼视觉.再次,针对反射分量存在部分边缘模糊与噪声的问题,提出多尺度钝化掩蔽算法,在抑制噪声的同时能够有效增强图像细节信息,提升整体图像动态范围.最后,对S分量使用自适应饱和度增强算法,将增强后的S分量、V分量与保持不变的H分量合并转到RGB图像,并与带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)中的色彩恢复因子结合得到最终增强图像.实验结果表明:所提低照度图像增强算法的基于精细自然场景统计的图像质量盲评价指标和平均梯度较其他对比算法分别提高了14.62%、32.10%,不仅能够有效地解决图像亮度分布不均问题,而且能够提高图像轮廓细节的丰富程度和对比度,整体效果优于其他对比算法.展开更多
文摘Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱振幅来提高稀疏性,对Radon系数分辨率提高效果有限.本文提出一种以信号振幅相对大小衡量Radon系数稀疏性的尺度不变稀疏度量(Scale-Invariant Sparsity Measure,SSM)函数,并以L_(1)/L_(2)范数作为其光滑近似.针对L_(1)/L_(2)正则化的非线性,改进交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对其求解.合成数据与实际地震资料处理结果表明,该方法能够增强一次波与多次波在Radon域的分辨率,降低Radon变换的能量扩散,提高多次波压制效果;同时该方法能够较好地压制随机噪声,方法具有一定的稳健性.
文摘针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足、边缘难以辨识与色彩失真等问题,在HSV色彩空间的基础上,提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波(Sharpening-Smoothing Image Fil⁃ter,SSIF)的低照度图像增强方法.首先,利用HSV空间色彩亮度分离的特性,对V分量使用多尺度自引导锐化-平滑图像滤波,准确估计光照分量进而求得精确的反射分量.其次,针对光照分量分布不均的问题,提出一种二维自适应伽马变换算法并通过大量对比选取最佳参数,对较暗区域亮度进行拉伸,同时抑制较亮区域的亮度,使整体图像光照更加均匀,图像亮度更符合人眼视觉.再次,针对反射分量存在部分边缘模糊与噪声的问题,提出多尺度钝化掩蔽算法,在抑制噪声的同时能够有效增强图像细节信息,提升整体图像动态范围.最后,对S分量使用自适应饱和度增强算法,将增强后的S分量、V分量与保持不变的H分量合并转到RGB图像,并与带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)中的色彩恢复因子结合得到最终增强图像.实验结果表明:所提低照度图像增强算法的基于精细自然场景统计的图像质量盲评价指标和平均梯度较其他对比算法分别提高了14.62%、32.10%,不仅能够有效地解决图像亮度分布不均问题,而且能够提高图像轮廓细节的丰富程度和对比度,整体效果优于其他对比算法.
