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1.
基于色貌效应预测的HDR图像显示研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于iCAM的HDR图像显示过程中加入亨特效应和史蒂文斯效应的预测模型。针对不同的评价目的(图像偏好性和场景再现准确性评价),通过实验确定了亨特效应和史蒂文斯效应预测模型中调制参数c和m的最佳取值,并将最终得到的两个完整的预测模型用于算法流程中。通过图像偏好性实验和场景再现准确性实验发现,改进后算法在图像偏好性上优于商业软件PhotoShop CS4中的4种算法和改进前的iCAM算法;在场景再现准确性上优于改进前的iCAM算法,并与PhotoShop的算法相当;最后通过离散快速傅立叶变换和降采样技术,提高了算法的计算速度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(5)
针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像的动态范围与传统显示设备不匹配的问题,给出了一种分区的非局部均值滤波,结合色貌模型对色彩进行预测与重构,并应用于色调映射。分区的非局部均值在计算权重之前对图像亮度进行分区,将图像分为基本层和细节层。通过对基本层进行色适应和色调压缩变换,并进行细节补偿操作,保证了再现图像细节可见,最后对图像色彩进行重构,预测原始色彩信息并校正。实验结果表明,该模型可更好地对细节进行保留,准确地预测并还原色彩信息。 相似文献
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基于打印机和视觉模型的阶调误差扩散算法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于打印机模型和视觉模型的阶调误差扩散算法。这种基于模型的半色调方法是利用打印机的特征和人类的视觉特性使打印图像的质量达到最佳。为了保证根据阶调不同获得最优矩阵，使用基于人眼视觉模型的误差算法对半色调结果进行评价。 相似文献
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提出了一种将图像的梯度幅值、相位以及结构相似度(SSIM)三者相结合的图像质量评价新模型——梯度相似度(GSIM)模型,以及基于该模型的图像质量评价算法。新模型与SSIM模型及基于梯度的模型相比,不仅包含亮度、对比度和结构三部分信息,同时增加了梯度相位信息。通过对LIVE图像数据库的982幅失真图像和924幅遥感压缩影像的实验,结果显示新模型的性能优于其他模型。与SSIM等模型相比,新模型能真实反映失真图像的视觉感知质量,具有较高的评价可靠性。 相似文献
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Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割 总被引：2，自引：1，他引：1
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。 相似文献
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基于图像特征的星载SAR图像模拟研究 总被引：3，自引：0，他引：3
SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。 相似文献
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最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法。该算法使用随机数选择不同的误差扩散滤波器和根据图像灰度级选择最优迟滞系数的方法,有效地解决了普通绿噪声半色调算法中由于点聚集而在某些图像阶调上产生规律性条纹及视觉效果不均匀的问题。实验结果表明,所提出的半色调算法生成的网目调图像既保持了绿噪声网目调图像的调幅特性,又保证了半色调输出图像的视觉均匀性。 相似文献
8.
为了提高3DGIS中的仿真逼真度,引入目前最流行的延迟渲染技术,并结合基于物理的双向反射分布函数（BRDF）光照模型、屏幕环境光遮蔽（SSAO）和高动态范围光照（HDR）技术,提出了一种新的3DGIS渲染方法-BSHRF。该方法中,基于物理渲染的BRDF光照模型提高了3DGIS中的材质效果;SSAO技术利用较少的计算量,大大提高了场景真实度的光照细节;HDR技术将图像的逼真度再次提升一个层次。最后,为了验该方法的可行性与先进性,在3DGIS软件平台Gaea Explorer上,应用BSHRF方法对植被场景和三维建筑场景分别进行渲染,并从渲染效果与效率两个方面,与当前流行的3DGIS软件Google Earth和ArcScene进行对比。实验结果表明,BSHRF方法在不损失渲染效率的情况下,能够得到更好的渲染逼真度。 相似文献
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卷积神经网络在大规模图像分类中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型的卷积层作为图像的特征,将提出的特征分别加权后,连接起来,再次卷积和池化,利用响应函数判定图像之间连通性,实现对输入图像对连通性判定。经实验证明,该算法可有效地识别具有场景重叠的图像对,效率和精度上也有所提高,无须执行详尽的推定匹配和几何验证,适用于运动恢复结构,图像连接等各种场景。 相似文献
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一种基于改进Keren空域配准方法的Papoulis-Gerchberg超分辨率重建 总被引：1，自引：0，他引：1
详细介绍Keren亚像素配准算法及其不足,提出Keren算法及其迭代算法的改进算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是传统的刚体变换模型,成功避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法与Keren迭代算法相比角度绝对误差有非常显著的降低。最后采用Papoulis-Gerchberg算法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于这种改进配准算法的超分辨率重建效果有较好的提高。 相似文献
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针对高辐射分辨率遥感图像(high radiation resolution remote sensing image,HRRRSI)在普通显示设备上的显示问题,提出了一种适用于HRRRSI显示的新算法.该算法通过对高辐射分辨率图像中大梯度域的梯度衰减来实现,能够在常用的显示设备上对HRRRSI的细节信息进行精确显示.该算法实现的技术路线为:首先,对真实HRRRSI的亮度动态变化范围进行压缩处理;然后,将压缩后的遥感图像进行重建,得到低动态域的图像;最后,通过与常用的线性拉伸处理结果进行对比,验证该算法的有效性.结果表明,本文算法在实现HRRRSI灰度动态范围大幅度压缩的同时,能够较好地保持图像的细节信息和抑制一般的边缘效应. 相似文献
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改进APEX算法在图像增强中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
APEX是一种基于快速傅立叶变换的直接盲解卷积算法,能够快速复原复杂纹理图像.该算法适用于平移不变且以2维放射对称Le'vy Stable概率密度函数(G类点扩散函数)作为卷积核的图像.论述了APEX算法的原理,并针对APEX在适应性和稳定性方面的不足提出了改进方法.实验表明,改进的APEX算法能够有效应用在多种真实模糊图像上,增强图像对比度和锐化图像细节,使图像的视觉效果得到明显改善. 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献
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提出了利用多尺度DoG滤波器模拟人眼视觉的边缘相阻机制,计算出人眼观察各像素的适应性亮度,并对图像各适应性亮度下的色度进行适应性调整;通过计算光感知细胞在各适应性亮度关系下的相对视觉感知信息,提出可保持视觉空间中各维颜色的相对视觉感知信息的映射算法,从而实现了基于多尺度DoG滤波器的高动态范围图像映射。该算法可以在保留高动态范围图像中场景的纹理细节和颜色的前提下,使高动态范围图像能真实地显示在动态范围较低的显示设备或纸张上。实验测试说明,该算法能够正确地再现高动态范围图像原有的场景信息。 相似文献
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张量图像如极化合成孔径雷达(PolSAR)图像,它的每一个像素点都是一个3 阶的正定对称矩阵。对于张量图像的噪声抑制,目前普遍的做法是将它们看作多通道标量图像进行处理,但是,这样可能会破坏矩阵的正定性,从而造成信息的损失。本文主要研究基于扩散方程的张量图像的噪声抑制问题,将现有的基于扩散方程的实张量场去噪模型推广到复张量场,并给出了其数值迭代格式。模拟图像和PolSAR图像上的实验充分验证了本文算法的有效性。与现有算法相比,本文算法具有更好的去噪能力和边缘保持能力。 相似文献
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随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战。近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路。目前压缩感知理论的研究主要集中于综合模型,然而综合模型下图像数据的稀疏表示却存在着计算量大、耗时长的问题。提出了基于解析字典的图像压缩模型。在分析综合模型字典学习方法的基础上介绍了解析模型字典学习的流程,然后详细分析了基于解析字典的图像压缩的总流程。以标准测试库自然图像为数据对模型的重构质量和系统耗时进行了分析,结果表明,本文所提模型在采样率相同的情况下,相对其他模型不仅能够缩短系统的耗时,也提高了图像重构的准确性。 相似文献
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压缩感知理论因其远低于乃奎斯特采样率的特性,减少了大量的采样数据。基于这一特性,提出一种在压缩感知域内进行遥感图像融合的方法。该方法首先对图像作快速傅里叶变换(FFT);然后进行测量采样获取压缩感知域数据;再采用权重法对数据进行融合;最后通过重构算法得到融合图像。通过实验得出压缩感知域内遥感图像融合具有数据量少,融合效果好等特点。 相似文献