高威
- 作品数：3 被引量：64H指数：3
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- 基于天空约束暗通道先验的图像去雾被引量：41
- 2017年
- 针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真,景物边缘光晕效应等问题,本文提出了基于暗通道理论的改进去雾算法.由于暗原色先验理论不适用于天空区域,本文将引导滤波用于天空区域的细化分割,准确估计包含天空区域图像的大气光照强度,解决了天空色彩失真问题;其次,利用中值滤波得到详细边缘信息,进而得到更为清晰的透射率,有效抑制了景物边缘光晕问题;最后针对去雾后图像偏暗的问题,在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理.实验结果表明,针对带雾图像,本文算法能够有效地去雾,改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题.
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- 关键词：图像去雾
- 基于局部自相似性和奇异值分解的超采样图像细节增强被引量：12
- 2016年
- 基于局部自相似性的图像超分辨率算法中存在面块或线条现象,导致图像纹理不自然,细节信息丢失严重,针对这个问题,文中提出了一种基于局部自相似性和奇异值阈值化的细节增强图像超分辨率算法.在通过轮廓模板插值得到初始超分辨率图像的基础上,利用奇异值分解及阈值化去噪提高局部自相似性提取高频信息的准确性,解决伪高频噪声成分造成的面块或线条痕迹.该细节增强超分辨率算法主要分为4个部分,即初始插值、块匹配搜索、奇异值阈值、细节合成.首先选取Pascal的轮廓模板插值算法得到初始超分辨率图像,该算法在保持插值图像整体轮廓和细节等方面都有着很好的效果优势.块匹配搜索部分,文中算法由初始超分辨率图像和原始低分辨率图像分别提供参考块和学习块,在单一尺度上进行匹配,更多地利用了原始图像的信息,复杂度也更低,即利用原始低分辨率图像的局部自相似性提供先验知识,进行块匹配学习,找到初始超分辨率图像块在原始低分辨率图像块中的最佳匹配块,提取出最佳匹配块的高频信息;然后利用奇异值分解将高频信息矩阵分解到两个正交子空间中,并选取合适的阈值对奇异值矩阵进行软阈值化处理,剔除高频成分中能量较小的伪高频噪声成分,得到更为准确的高频细节信息.最后为得到最终超分辨率图像,有效地实现超分辨率图像的细节增强,利用有效奇异值对应的奇异值矢量重构高频图像块矩阵,并在初始超分辨率图像上进行细节合成.合成过程中,选择中心对称的高斯函数对图像块进行加窗处理,以抑制分块重叠带来的重叠区影响.实验结果数据表明,文中算法不但能明显解决由于伪高频成分导致的面块或线条现象,重建出的图像纹理细节更真实丰富,纹理结构和边缘特征的清晰度和对比度较高,得到的高分辨率图像视觉效果也�
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- 关键词：奇异值分解块匹配计算机视觉
- 基于Beamlet和K-means聚类的车道线识别被引量：11
- 2015年
- 为了解决视频车道线识别中抗噪性差和鲁棒性低的问题,提出一种基于新的特征提取和分类的快速车道线识别算法。算法首先对预处理后的灰度图像进行改进的Beamlet变换,然后对Beamlet的中点集合运用改进的K-means方法进行聚类分析,最后对每类的中点集合分别进行基于3阶贝塞尔曲线的RANSAC拟合后可以准确地提取出车道线。通过简化Beamlet词典与快速提取Beamlet基,加快了Beamlet变换的计算速度;通过寻找最佳投影线与多次迭代聚类中心来改进K-means聚类,解决了曲线车道线和车道线数目的聚类问题。实验证明,对于结构化或非结构化的道路环境,提出的算法都具有很好的可靠性、实时性和鲁棒性。
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- 关键词：智能交通车道线识别BEAMLET变换K-MEANS聚类
