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融合变分偏微分方程的单幅彩色图像去雾
被引量：
12
1
作者
周理
毕笃彦
何林远
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期1466-1473,共8页
对单幅雾霾图像的图像处理问题进行了分析。鉴于现有方法不能很好恢复场景深度变化较大的图像,本文融合大气衰减模型与变分偏微分方程,提出了一种单幅彩色图像去雾算法。该算法利用数学形态学中的中值集算子构造局部白平衡处理,精确估...
对单幅雾霾图像的图像处理问题进行了分析。鉴于现有方法不能很好恢复场景深度变化较大的图像,本文融合大气衰减模型与变分偏微分方程,提出了一种单幅彩色图像去雾算法。该算法利用数学形态学中的中值集算子构造局部白平衡处理,精确估计大气光参数。设计了一种全新的平滑性度量范数,尝试从全变分的角度建立目标图像的变分能量模型,继而通过偏微分方程将其转化为欧拉-拉格朗日方程。最后,利用交替半二次型算法求解欧拉-拉格朗日方程,以提升算法流程的整体运行速度,使其可维持在105ms左右。。以图像熵和平均梯度为图像质量评价指标进行了仿真实验,结果表明,本文算法使评价指标提升达60%,而对照组则均保持在15%至30%左右。该算法对于场景深度变化较大的图像的局部区域恢复效果明显,可以满足应用要求。
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关键词
彩色图像
图像去雾
中值集算子
变分偏微分方程
平滑性度量范数
交替半二次型法
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职称材料
SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法
被引量：
2
2
作者
周理
毕笃彦
+1 位作者
何林远
胡云宝
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期382-389,共8页
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能...
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。
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关键词
尺度不变特征转换算法
核局部不变映射
能量特征
核方法
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职称材料
题名
融合变分偏微分方程的单幅彩色图像去雾
被引量：
12
1
作者
周理
毕笃彦
何林远
机构
空军工程大学航空航天工程学院通信导航教研室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期1466-1473,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61372167)
文摘
对单幅雾霾图像的图像处理问题进行了分析。鉴于现有方法不能很好恢复场景深度变化较大的图像,本文融合大气衰减模型与变分偏微分方程,提出了一种单幅彩色图像去雾算法。该算法利用数学形态学中的中值集算子构造局部白平衡处理,精确估计大气光参数。设计了一种全新的平滑性度量范数,尝试从全变分的角度建立目标图像的变分能量模型,继而通过偏微分方程将其转化为欧拉-拉格朗日方程。最后,利用交替半二次型算法求解欧拉-拉格朗日方程,以提升算法流程的整体运行速度,使其可维持在105ms左右。。以图像熵和平均梯度为图像质量评价指标进行了仿真实验,结果表明,本文算法使评价指标提升达60%,而对照组则均保持在15%至30%左右。该算法对于场景深度变化较大的图像的局部区域恢复效果明显,可以满足应用要求。
关键词
彩色图像
图像去雾
中值集算子
变分偏微分方程
平滑性度量范数
交替半二次型法
Keywords
color image
image dehazing
median set
variational partial differential equation^smoothness measure norm
alternate semi-quadratic algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法
被引量：
2
2
作者
周理
毕笃彦
何林远
胡云宝
机构
空军工程大学航空航天工程学院通信导航教研室
中国人民解放军
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期382-389,共8页
基金
国家自然科学基金(61175029)
国防科技重点实验室基金(9140c610301080c6106)
航空科学基金(20101996009)资助课题
文摘
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。
关键词
尺度不变特征转换算法
核局部不变映射
能量特征
核方法
Keywords
scale invariant feature transform （SIFT） algorithm
kernel locality preserving projection （KLPP）
energy characteristics
kernel technique
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合变分偏微分方程的单幅彩色图像去雾
周理
毕笃彦
何林远
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法
周理
毕笃彦
何林远
胡云宝
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
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职称材料
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