面向DSP的无人机航拍图像清晰化系统的设计与实现

影响无人机航拍成像清晰化的原因有两点:一是无人机在飞行拍摄过程中因存在多种运动模式,导致航拍成像存在运动模糊问题;二是航拍观测由于成像光路长,即使在无雾天气下空气粒子对光线的衰减也较大.此外,现有图像清晰化处理的各类主流算法大都基于PC机设计实现,未考虑底层硬件资源配置问题,难以应用到资源有限的嵌入式设备当中.该文针对...     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

TM影像解译中去除云层及其阴影方法研究

目的对TM（Thematic Mapper，专题制图仪）影像上的云层及其阴影进行处理以识别被覆盖的地物。方法在遥感图像处理软件ERDAS的支持下，综合运用该软件提供的多种图像处理方法，分别进行去除云层及其阴影试验。结果利用空间卷积运算、傅立叶变换、傅立叶图像编辑、傅立叶逆变换组合和缨帽变换的方法有效地去掉了试验区图像上的云层；利用去霾处理和主成分分析方法按一定顺序组合将有效地去除云层的阴影。结论该方法及其思想不仅可用于去除云层和阴影对遥感图像质量的影响，而且也可用于其他图像处理中，如影像的割补、分类后处理等。     

基于阴影属性的运动阴影检测方法

提出一种基于阴影属性的阴影检测与去除方法,首先采用光照评估方法判断阴影是否存在,若有阴影存在则确定阴影方向并计算阴影属性,最后根据阴影属性检测阴影点。由于使用了阴影属性,阴影的检测和去除更加准确。     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于改进水平集的多运动目标检测方法

针对多目标检测中目标和阴影连接导致检测失败的问题,提出一种基于改进水平集的精确检测方法.通过对监控视频进行对称差分获取运动信息,将其融合到水平集演化函数中,然后进行一次分割得到演化曲线,以此获得目标的位置信息.根据目标与阴影的差异信息,调整水平集演化函数,进行二次分割可准确分离多个目标及其阴影.将文中方法应用在公路监控的多运动车辆检测实验中,能够有效地检测出运动车辆轮廓,处理速度为24帧/s,消除阴影的准确率达98.6%,取得了准确的检测效果.     

基于光照不变性模型的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

基于航拍图像的人员实时搜寻机制与分析

通过传统图像处理方法将航拍图片旋转后进行前景分割、计算轮廓和生成标识框的方法增加训练样本中不同拍摄视角下样本的数量,使得训练样本具有更全的代表性。算法方面针对小目标检测,通过在原有YOLO目标检测算法的基础上加入图像超分辨率功能形成SR-YOLO网络模型,并对原网络模型中的归一化层和残差层层数进行调整。应用SR-YOLO网络模型使用经过旋转扩充后的数据集进行训练,得到"人"的目标检测模型。通过实验数据分析,此模型在航拍场景下目标的识别率较原网络结构有所提升。     

基于GF-1影像的城市高大地物的阴影检测方法

对阴影信息的研究是高分辨率遥感影像研究的重要问题,但是,在高分辨率遥感影像中,水体、暗色植被和偏蓝色地物会影响阴影检测精度,基于HSV色彩空间与主成分变换法,文中提出了一种检测阴影的阴影指数PSI。选择两个试验区,采用主成分变换法与PSI进行阴影区域检测并对检测结果进行比较分析,结果表明,在没有深色地物的情况下,PSI能够有效的区分阴影区域与水体、暗色植被和偏蓝色地物。在有人工草坪的情况下,PSI能够有效的区分人工草坪与阴影区域。在有深色地物的情况下,对HSV色彩空间中的V分量利用直方图阈值法对阴影区域进行检测,分离后的阴影区域中不包含深色地物,对PSI指数检测阴影的结果与V分量检测的阴影结果进行逻辑与运算,得到目标阴影区域;最后对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。实验结果表明,该方法针对GF-1影像具有良好的适用性,能精确并且快速地检测出阴影区域。     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

基于边缘特征的汽车运动阴影去除算法

首先设计了一种新的预处理流程,去除非阴影及车辆区域的边缘;其次,对边缘图像进行填充,得到运动部分的轮廓边缘图;最后,建立边缘擦除法则,擦去阴影部分的边缘,并对边缘图进行填充,得到最终的去除了阴影的目标图像.算法的核心是将前景图像中的阴影边缘从目标边缘上分离出来,着重解决了实际应用中经常出现的目标轮廓图边缘和实际阴影轮廓边缘不重合造成阴影边缘无法去除的问题,同时很好解决了多个前景目标因阴影而粘连的情况.大量实际道路视频图像的测试表明,本算法去除阴影效果好,有较强的实际应用价值.     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

一种光照不变性模型下的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

一种用于航拍图像的目标检测算法

提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上,首先从主干网提取特征图感受野的角度出发,通过改变卷积核的间隔采样,降低特征图的感受野以便更好地提取小目标的信息;其次,改进了网络Neck部分的特征金字塔模型(feature pyramid network, FPN)和路径聚合网络(path aggregation network, PAN)的特征融合路径,从而使网络浅层采样的特征图中大量位置信息能够与网络深层提取的特征图较好地结合在一起,有效地提高了小目标的准确检出率;接着将C3Transformer模块加入到主干网络中,用来整合全图信息;然后,对网络进行了轻量化处理,把网络主干的部分卷积改为深度可分离卷积并集成了SE注意力机制,其目的是聚焦并选择对目标检测任务有用的信息,从而提升了模型的检测效率。利用VisDrone数据集进行的对比实验结果表明,在输入图像分辨率为1 280×1 280像素时,本文提出的DSB-YOLO算法测试平均精度指标mAP50、...     

航拍影像模拟的生成算法

为了在战场模拟和教育训练等情景中有效地使用航拍影像,减少实地拍摄的成本,提出了航拍影像模拟的生成算法。航拍影像模拟主要采用可视化技术对大地景象和动态云图进行再现。改进随机中点位移法生成全闭合的2个基本数据场;运用锐化方法将第1个数据场生成边缘相对清晰、分布相对集中的云场;将云场进行平移和变形,得到受风场影响的动态变化的云图;将第2个数据场映射生成连续的大地;最终进行云图和大地叠加显示,实现航拍影像的模拟。仿真模拟算法在虚拟战场环境模拟软件中进行了应用,模拟仿真效果满足了系统的需要。     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除

为有效去除城市遥感影像中阴影效应所产生的影响,实现阴影区域的自动检测及区域内景物重建,利用纹理分析的方法,通过计算共生矩阵及其相关指数来确定阴影区域,以实现阴影区域的自动检测;同时利用分形插值中的随机中点替代法对阴影区域内景物进行了复原,真实再现了阴影区域内的景物特征．对实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能有效实现遥感影像阴影区域的自动检测及区域内的景物重建．