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自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原
被引量:
31
1
作者
王一斌
尹诗白
吕卓纹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期499-510,共12页
有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本...
有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本文提出了自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原算法。首先根据背景光具有高亮度及平坦性的特点,利用阈值分割算法获得背景光的候选区域,再通过图像的色调信息从候选信息中选取最佳的背景光点。随后,利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性,提出了适用于水下图像的非局部先验,并利用该先验估计各通道的透射率。最后针对复原结果中,因水下介质,微生物,水流影响而产生的加性噪声,设计去噪的最小优化问题,并利用引导滤波求解该问题,以去除复原结果中的加性噪声。实验表明:该算法在确保运行效率的基础上,准确地估计透射率,较常用算法的复原精度提高了约18%。证明了该算法能有效用于单幅水下图像复原的工程实践中。
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关键词
水下成像
机器视觉
非局部先验
引导滤波
图像复原
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职称材料
题名
自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原
被引量:
31
1
作者
王一斌
尹诗白
吕卓纹
机构
四川
师范
大学
工学院
西南财经大学
经济信息工程学院
西南财经大学
金融
智能与
金融
工程
四川省
重点实验室
西南财经大学互联网金融创新及监管四川省协同创新中心
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期499-510,共12页
基金
四川省教育厅一般项目资助(No.18ZB0484)
四川师范大学自制仪器设备项目资助(No.ZZYQ2017001)
+2 种基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(No.61502396)
西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.JBK150503
No.JBK1801076)
文摘
有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本文提出了自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原算法。首先根据背景光具有高亮度及平坦性的特点,利用阈值分割算法获得背景光的候选区域,再通过图像的色调信息从候选信息中选取最佳的背景光点。随后,利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性,提出了适用于水下图像的非局部先验,并利用该先验估计各通道的透射率。最后针对复原结果中,因水下介质,微生物,水流影响而产生的加性噪声,设计去噪的最小优化问题,并利用引导滤波求解该问题,以去除复原结果中的加性噪声。实验表明:该算法在确保运行效率的基础上,准确地估计透射率,较常用算法的复原精度提高了约18%。证明了该算法能有效用于单幅水下图像复原的工程实践中。
关键词
水下成像
机器视觉
非局部先验
引导滤波
图像复原
Keywords
underwater imaging
machine vision
non-local prior
guided filter
image restoration
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原
王一斌
尹诗白
吕卓纹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
31
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