近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

基于稀疏特征提取的单幅图像去雾

为解决暗通道先验去雾算法在天空区域和大片白色区域色彩失真的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅图像去雾算法。通过稀疏字典的训练过程,学习雾天图像的稀疏特征,初步优化粗略介质传输图的稀疏系数。根据雾天灰度图像的稀疏特征,进一步精细化介质传输图。逆向求解雾天退化模型,得到去雾图像。实验结果表明,所提算法在天空区域的处理上优势明显,同时恢复出更多的图像细节和边缘信息。     

基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强

水下图像成像过程与雾天图像类似,但传统的去雾方法用于水下图像处理效果欠佳。针对水下捕获图像存在颜色衰减严重和蓝(绿)色基调的问题,提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强方法。结合光在水下的传播特性,对空气中的暗原色先验去雾算法进行改进,在求取水下暗原色通道和图像背景光时考虑红色通道的逆通道;提出先采用改进的水下暗原色先验法去除后向散射光,再通过白平衡算法对增强后的水下图像进行颜色校正的方法。实验结果表明,相比于传统算法,本文的方法在处理后向散射严重的水下图像时,可以获得更高的清晰度和对比度。     

基于懒惰随机游走的雾天含噪图像清晰化

针对现有单幅图像清晰化算法无法很好地保证去雾和降噪效果的问题,提出了一种在懒惰随机游走模型下的单幅雾天含噪图像清晰化算法。分析了现有大气散射模型的物理意义,并对其加以改进,使之更符合实际雾天含噪图像的特殊性,利用懒惰随机游走模型估计改进雾天退化模型的衰减项;利用几何约束和color-line先验获取精准的退化模型中的大气光,最后恢复出噪声水平低的无雾图像。实验结果表明,所提算法在获得最佳去雾效果和抑制噪声水平的同时,具有较强的稳健性。     

FPGA实时图像去雾系统

针对传统的PC平台去雾处理时间长、系统不便移植、平台不宜便携等问题,提出了一种基于FPGA平台的图像去雾系统。系统的开发包含了算法移植部分和硬件平台实现部分,其中去雾算法是基于雾天成像物理模型提出的。针对FPGA平台的特点和限制对原算法进行了修改,使其适合FPGA平台的结构。将修改后的算法使用Verilog HDL语言实现于FPGA平台。实验结果表明,算法在保证云雾图像去除质量的前提下,具有运行速度快,可移植性好,便携等优点,能够满足工程项目的实用要求。     

基于暗通道先验的无人机图像去雾算法研究

对于单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但该算法处理时间长,对储存资源与计算资源要求很高,很难应用于无人机图像去雾。在暗通道先验算法的基础上进行改进,提出了一种快速的去雾算法,首先通过优化滤波器直接获得高精度的透射率,避免了原算法后续的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对去雾图像偏暗、灰度分布偏离原始图像的情况,以原始图为参考,采用直方图规定化方法进行增强处理,提高了亮度,改善了去雾图像的视觉效果,与He算法相比,该算法不仅极大地降低了计算复杂度,速度提高了近5倍,而且保持了原始算法的去雾能力。     

基于全卷积神经网络的图像去雾算法

针对雾天环境下采集的图像对比度降低，饱和度下降以及色彩偏移问题，提出了一种基于全卷积神经网络的图像去雾算法。首先，提出的三个尺度的全卷积神经网络用来学习雾天图像与介质传输图之间的映射关系，逐步生成精细的介质传输图；其次，通过雾天图像引导滤波优化预测的介质传输图，使得图像边缘信息更加平滑；最后，根据暗原色先验理论估计大气光的值，通过大气散射模型恢复出无雾图像。该方法获得的无雾图像不但未造成图像中有用信息的损失，并且恢复的图像色彩自然。实验结果表明，该去雾算法在自然雾天图像和利用Middlebury Stereo Datasets合成的雾天图像上均优于其他对比算法，恢复的图像具有更好的对比度与清晰度。     

基于暗原色先验的遥感图像去雾方法

针对雾天条件下获得的遥感图像清晰度、对比度和色彩保真度下降,继而影响遥感图像后续应用的问题,考虑到遥感图像数据量大、景深变化小、几乎不含有天空区域的特点,提出一种改进的基于暗原色先验规律的遥感图像快速去雾方法。在保证去雾效果的前提下,对原暗原色先验去雾算法做出了针对性的改进,采用直接求取每个像素点r、g、b三个颜色通道强度值的最小值来获取图像的暗原色图,该方法大幅降低了算法的复杂度,避免了繁重的计算。实验结果表明,改进的去雾算法能够快速有效地去除雾对遥感图像的干扰,提高图像清晰度,还原景物真实色彩,处理时间仅为原算法的2%,可以满足遥感图像实时处理的要求。     

基于中值滤波和偏振调制的雾天偏振图像快速增强方法研究

针对现有偏振去雾算法难以兼顾去雾效果和实时性问题,提出了一种基于中值滤波和偏振调制的雾天偏振图像快速增强方法。利用中值滤波估算大气光;采取半反法估计无穷远处大气光强,并基于大气散射模型对图像进行恢复;使用场景偏振度对恢复的图像进行偏振调制增强。相比较其他方法,文章通过降采样方法减少图像尺寸,选取小尺度的滤波窗口,在保持足够的大气光估算精度的同时,显著降低了处理时间,并采用偏振调制和直方图均衡化方法提高目标与背景的对比度,较好地解决了去雾效果和算法实时性问题。实验结果表明,经过该方法增强的图像,在信息熵、去雾前后梯度比、目标与背景对比度等三个指标上都有较大提升,达到了良好的去雾效果;对于分辨率为1393×986的图像,处理时间仅为16ms,完全满足实时性要求。     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

纹理分析在红外目标识别中的应用

若背景有雾时，红外图像中的目标会受到影响而变得比较模糊。雾的纹理是一种比较典型的自然纹理，利用灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法，对雾天获取的红外图像进行分析。通过实验证明了该方法对红外图像中（背景有雾时）目标的提取和识别有积极的作用。     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

循环侧抑制网络的红外图像预处理FPGA实现研究

在红外成像预处理中,循环侧抑制网络具有很好的增强图像边缘反差、突出边框的功能。由于循环侧抑制网络处理运算的复杂性,如何实时实现循环侧抑制网络的红外图像预处理成为关键问题。根据简化的循环侧抑制网络处理算法,并结合硬件计算特点,提出一种适合于硬件实现循环侧抑制网络的并行处理结构,采用流水线设计方式在FPGA中实时实现。试验证明：该算法在FPGA内具有与视频流同步的实时性,达到了增强反差、突出边框的效果。用于图像目标实时跟踪系统时,极大地提高了目标的跟踪精度和稳定性。     

单幅图像的去雾新算法

提出了一种基于单幅图像的去雾新算法.首先把图像归一化后从RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,对色调分量运用四叉树分割法进行分割图像|分割后图像的每一局部小方块可以认为具有相同的场景深度,从而可以对每一局部小方块估计出空气光.然后再对亮度分量运用雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.最后再对图像的饱和度分量进行校正,得到复原后的图像.该算法的主要优点是速度快,且不仅可以应用于彩色图像,也可以适用于灰度图像.通过该算法与其它几种算法的实验结果进行分析和比较,表明该算法能有效恢复出清晰图像.     

一种基于DSP+CPLD的低功耗实时红外成像系统实现方法

非致冷红外焦平面阵列(IRFPA)固有的非均匀性严重制约了系统成像质量,其输出动态范围大和监视器显示输出动态范围小也构成了矛盾。为解决这些问题,采用了复杂可编程逻辑器件(CPLD)设计红外焦平面阵列输出驱动和视频编码芯片的显示时序,以高速低功耗数字信号处理器(DSP)为核心,实现了嵌入式红外图像实时采集与压缩校正硬件系统。提出了一种结合两点校正的灰度直方图统计阈值分段线性压缩变换算法,并进行了实验。结果表明,系统可以实时的对红外图像进行采集和压缩校正,处理后图像的非均匀性得到很好的校正,背景被抑制的同时目标和细节得到了增强。该方案简单可靠,电路功耗较低,可为小型化红外热像仪的研制提供参考。     

基于改进暗目标法山区HJ CCD影像气溶胶光学厚度反演

国产HJ CCD影像在环境与灾害监测预报方面具有巨大的应用潜力,但其缺少中红外波段无法直接应用传统暗目标法反演气溶胶光学厚度,尤其山区受地形影响,气溶胶时空分布变化显著,影响了HJ CCD影像的大气校正精度。基于山区森林植被分布广的特点引入红波段直方图阈值法自动提取山区浓密植被暗像元,构建红蓝波段地表反射率间的线性关系,利用6S辐射传输模型建立查找表反演暗像元的气溶胶光学厚度,并通过空间插值推演到整幅影像。HJ CCD影像反演结果与MODIS气溶胶产品的空间分布趋势一致性非常好,且前者具有更高的空间分辨率特性,更适合山区气溶胶的遥感监测。二者的散点图拟合曲线为y=0.828 6x-0.001,R2达到0.984 3,表明改进暗目标法能有效地反演山区HJ CCD影像气溶胶光学厚度。工作中对传统暗目标法的改进有效地解决了HJ CCD影像只有可见光、近红外波段,在求解辐射传输方程时信息不足的问题,同时,改进方法中充分考虑了山区复杂地形环境的影响,为山区HJ CCD影像进行逐点大气校正奠定了基础,并为其自动化处理提供了可能。分析还显示,红波段直方图阈值法提取浓密森林暗像元比NDVI阈值法具有明显的优势;查找表建立和暗像元红、蓝波段地表反射率关系都会显著的影响气溶胶光学厚度的反演精度,是进一步改善算法、提高反演精度的重要研究方向。     

Omni-total variation algorithm for the restoration of all-focused catadioptric image

In this paper, we present a novel omni-total variation (Omni-TV) algorithm for the restoration of defocus blur to obtain all-focused catadioptric image. Catadioptric omni-directional imaging systems usually consist of conventional cameras and curved mirrors for capturing 360° field of view. Mirror curvature in the catadioptric camera often leads to noticeable blurring artifacts in omni-directional imaging. The problem becomes more severe when high resolution sensor is introduced. In an omni-directional image, two points near each other may not be close to one another in the 3D scene. Traditional gradient computation cannot be directly applied to omni-directional image processing. Thus, an omni-gradient computing method combined with the characteristics of catadioptric imaging is proposed, in which an Omni-TV minimization is used as the constraint for deconvolution regularization. The proposed method is vital for improving catadioptric omni-directional imaging quality and promoting applications in related fields like omni-directional video and image processing.     

单幅图像的去雾新算法

提出了一种基于单幅图像的去雾新算法.首先把图像归一化后从RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,对色调分量运用四叉树分割法进行分割图像;分割后图像的每一局部小方块可以认为具有相同的场景深度,从而可以对每一局部小方块估计出空气光.然后再对亮度分量运用雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.最后再对图像的饱和度分量进行校正,得到复原后的图像.该算法的主要优点是速度快,且不仅可以应用于彩色图像,也可以适用于灰度图像.通过该算法与其它几种算法的实验结果进行分析和比较,表明该算法能有效恢复出清晰图像.     

基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术

根据红外图像的特点,提出了一种基于灰度冗余的红外图像自适应输出窗技术.该技术通过对图像灰度直方图的统计,设定适当的阈值,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到阈值灰度级,然后将有效灰度级在整个可显示灰度级范围内作等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时,实现了对有效图像灰度级的无损均衡,提高了图像质量,并能实现实时处理.