-
题名基于多曝光图像融合的沙尘图像增强
被引量：5
- 1
-
-
作者
陈豪
赖惠成
高古学
吴昊
钱绪泽
-
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学信号检测与处理自治区重点实验室
-
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期300-312,共13页
-
基金
国家自然科学基金(Nos.U1803261,U1903213)。
-
文摘
针对沙尘图像存在细节模糊、对比度低和颜色偏移等问题,提出了基于多曝光图像融合的沙尘图像增强算法。首先对蓝通道进行补偿,以弥补沙尘图像的蓝光损失;其次对图像的RGB三通道分别进行标准化,以减小通道直方图之间的偏离,从而去除偏色。为了提高图像中不同区域的细节,采用线性参数控制的方法生成多幅曝光图像。通过用对比度、饱和度和良好曝光度的质量度量计算权重图,以选择出曝光图像中的最佳像素;然后分别构建权重图和曝光图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。最后将图像金字塔融合,并重建出结果图像。主观和客观实验表明:与其他算法相比,本文算法能够有效去除偏色以及提高图像的对比度和清晰度,结果图像视觉效果良好。
-
关键词
沙尘图像
图像增强
曝光图像
图像金字塔
图像融合
-
Keywords
Sand-dust image
Image enhancement
Exposure image
Image pyramid
Image fusion
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于光流残差的视频超分辨率重建算法
被引量：3
- 2
-
-
作者
吴昊
赖惠成
钱绪泽
陈豪
-
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学信号检测与处理自治区重点实验室
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第15期220-228,共9页
-
基金
国家自然科学基金重点项目(U1803261,U1903213)。
-
文摘
随着卷积神经网络的发展,视频超分辨率算法取得了显著的成功。因为帧与帧之间的依赖关系比较复杂,所以传统方法缺乏对复杂的依赖关系进行建模的能力,难以对视频超分辨率重建的过程进行精确地运动估计和补偿。因此提出一个基于光流残差的重建网络,在低分辨率空间使用密集残差网络得到相邻视频帧的互补信息,通过金字塔的结构来预测高分辨率视频帧的光流,通过亚像素卷积层将低分辨率的视频帧变成高分辨率视频帧,并将高分辨率的视频帧与预测的高分辨率光流进行运动补偿,将其输入到超分辨率融合网络来得到更好的效果,提出新的损失函数训练网络,能够更好地对网络进行约束。在公开数据集上的实验结果表明,重建效果在峰值信噪比、结构相似度、主观视觉的效果上均有提升。
-
关键词
视频超分辨率
光流估计
密集残差块
-
Keywords
video super resolution
optical flow estimation
dense residual block
-
分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于LSTM的递归网络图像去雨算法
被引量：2
- 3
-
-
作者
谷腾飞
赖惠成
高古学
倪萍
-
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学信号检测与处理自治区重点实验室
-
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第7期65-69,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.U1803261,No.U1903213)。
-
文摘
随着深度学习的发展的热潮,单幅图像去雨得到了很大的发展。然而由于雨图像在方向、大小和雨密度的雨纹的不同,使得去雨的工作变得更困难。针对以上问题,提出了一种基于LSTM的递归图像去雨算法,在特征提取方面采用卷积块和残差块相结合,并运用长短期记忆模块(LSTM)进行多层递归去雨,最后通过注意力融合模块进一步提取雨纹特征,对不同方向、大小等雨纹有较强的学习能力,较好地保留了图像的细节,通过在真实数据集和合成数据集上进行实验,证明了该方法的有效性,通过与其他算法的比较,在客观指标和主观效果上优于它们。主观效果去雨更彻底,图像细节更加清晰。在合成数据集Rain100H上PSNR达到30.48,SSIM为0.91,在Rain100L上PSNR达到38.05,SSIM为0.98。
-
关键词
注意力融合(AF)模块
多层递归尺度卷积
长短期记忆
残差块
-
Keywords
attention fusion(AF)module
multi-layer recursive scale convolution
LSTM
residual block
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
