结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

与不变量有关的幺正变换方法和三次量子化宇宙波函数的演化

首先在推广了的量子不变量理论的基础上建立了与不变量有关的立正变换方法,并用此方法研究了三次量子化宇宙波函数的演化,求得了系统的相因子、波函数.并通过构造相干态求得了Wheeler—Dewitt方程的解以及由三次量子化引起的相对量子起伏.     

联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。     

反馈调节的局部正则化鲁棒光流估计

提出了一种引入反馈调节机制的新局部鲁棒光流场计算思想.该思想结合局部法和全局法的特点,首先划分整场为有公共边界的子块,定义距离来判断每个点的子块归属,然后在每个子块内进行光流约束和平滑约束正则化的优化计算.将光流约束中的光强残差作为控制参量,衡量光流准确度的峰值信噪比作为输出,经反馈处理,调节控制参量使光流估计准确度趋向最优.实验结果表明,这种新的结合反馈调节机制局部光流场计算法能使光流准确度获得提升.     

大气粒子散射特性及其对空间偏振分布的影响

利用米氏散射理论分析O2,N2,CO2,水滴和气溶胶等粒子的散射与偏振特性,通过随机传输理论仿真不同粒子影响下的偏振分布,并与检测结果进行比对,对粒子散射特性及其对空间偏振特性分布的影响进行了系统的理论研究.计算了不同粒子的散射系数和吸收系数随尺寸和复折射率的变化规律,研究了典型气态分子和非气态粒子偏振度及散射光强随散...     

湿度影响下的气溶胶粒子的偏振特性

气溶胶散射特性对大气辐射和气候研究具有重要意义。为研究气溶胶在不同相对湿度下的散射特性,根据Mie散射理论建立了湿度偏振模型,在0.55μm的可见光下,分析比较了3种气溶胶的单粒子和粒子群在不同相对湿度下的偏振特性。结果表明,相对湿度变化对气溶胶偏振度有规律性的影响,尤其在120°～150°的后向散射角区域,3种粒子偏振度都随相对湿度的增大而增大,说明了部分后向散射角上散射光偏振度能有效反映气溶胶粒子随相对湿度变化的信息。     

基于时域有限差分法的非球型气溶胶和卷云粒子散射特性研究

本文选取3种气溶胶粒子和3种卷云粒子,利用时域有限差分法,对椭球型气溶胶粒子和六棱柱卷云粒子在不同波长下散射相位函数进行了仿真分析,并讨论了入射方向对粒子散射特性的影响。仿真结果表明,尺寸参数较小时散射相位函数变化较平稳,尺寸参数较大时曲线出现震荡,且随尺寸参数增大震荡剧烈;粒子单次散射能量主要集中在前向散射,随散射角增大呈指数下降;气溶胶粒子散射相位函数在90~150°之间出现明显的波谷;卷云粒子散射相位函数一般不出现明显波谷。当入射角度改变时,气溶胶粒子在整个0~180°之内的散射相位函数都有101数量级的变化,卷云粒子则在0~90°前向散射内保持稳定。本文的研究方法和结论可以为研究天空偏振光模式的形成机理和变化规律提供参考。     

利用目标和大气偏振信息的雾天图像重构方法

结合目标偏振信息和大气偏振信息的差异, 提出了一种利用目标和大气偏振信息的雾天图像重构方法。首先, 从光强图像中分离大气光图像和目标光图像, 分别解析大气光偏振信息和目标光偏振信息, 构建偏振去雾模型。然后, 采用融合图像梯度信息的高斯滤波方法估算大气光强和目标光强, 并分别计算大气光偏振度和目标光偏振度。采用3σ法则阈值分割方法, 在大气光图像空间内估算无穷远处大气光强。最后, 重构出目标图像。在不同天气环境下开展外场实验, 结果表明, 该方法在雾霾、雨、雪天气下能够较好地恢复出目标信息, 重构后图像的信息熵提升约40%, 灰度标准差提升了约90%, 平均梯度和边缘强度提高了3倍。     

观测几何对大气偏振光谱的影响

研究大气偏振光谱在太阳天顶角SZA、观测天顶角VZA和相对方位角RAA构成的观测几何变化时的特征。采用离散坐标法求解大气矢量辐射传输方程,结合真实大气环境与结构参数,以MODTRAN太阳参照光谱仿真大气层顶初始光谱,考虑下垫面反照、气溶胶垂直分层与成分混合比及痕量气体吸收的影响,仿真计算相对方位角为0°和90°时0.4~3 μm波段大气偏振光谱,丰富大气偏振光谱信息。仿真结果表明：(1)相对方位角为0°时,偏振度DoP和Q/I随SZA的变化分别呈“V形”和倒“U”形, U/I很微弱,量级低于10-7,V/I在任何观测几何下都很微弱;(2)晨暮时段,若太阳不在视场内,大气偏振度在波长0.51和2.75 μm附近为极大值,在1.5 μm附近为极小值。因此,在不同的观测几何条件下,选择相应的波段和偏振信号,将有利于实体目标探测。     

基于最大和最小光强图像的偏振去雾方法

相对于传统光学探测技术,偏振探测在目标探测、识别方面有着独特的优势。针对雾、霾等天气下图像退化的问题,提出一种利用偏振信息的图像去雾方法,通过获取3个角度下目标的偏振图像,求解出场景目标的斯托克斯矢量,从斯托克斯矢量与穆勒矩阵的关系出发,分析偏振图像光强随着偏振角度的变化规律,获取最大和最小光强下的正交偏振图像,利用偏振滤波和亮通道先验方法分别估算大气光偏振度和其无穷远处大气光强值,最终重构出无雾图像。实验结果表明,在雾霾天气下,利用获取的正交偏振图像能够重构出清晰的图像,且重构图像的平均梯度和边缘强度均提升了约3倍,灰度标准差提升了约88%。