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公开(公告)号：CN107360344B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710502958.4
申请日：2017-06-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种监控视频快速去雾方法，主要解决现有技术计算复杂度高，去雾后图像细节模糊的问题。其方案是：在计算大气光时，将有雾图像进行上下对半划分，并对有雾图像的上半部分采用暗通道先验求取大气光；在计算单帧有雾图像的透射率时，采用改进的引入自适应参数的快速透射率估计方法对透射率进行估计；在视频处理流程上，采用相邻帧差法以区分出背景和前景变动部分，只对前景变动部分的透射率进行计算，并用前一帧相同位置处的透射率计算结果作为当前帧背景部分的透射率。本发明不仅减小了计算透射率时的复杂性，而且提高去雾后图像的细节清晰度。可用于对包含复杂运动目标且运动位移较大的监控场合。
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公开(公告)号：CN106780390B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201611223093.X
申请日：2016-12-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘分类加权融合的单幅图像去雾方法，主要解决现有技术对有雾图像的透射率估计不准确而导致去雾效果不理想的问题。其技术方案为：1)使用相机采集单幅有雾图像；2)对有雾图像的边缘进行分类，获取有雾图像的深度边缘；3)根据深度边缘将有雾图像划分为深度边缘区域和非深度边缘区域；4)利用深度边缘控制，在深度边缘区域和非深度边缘区域采用不同的方式计算有雾图像的修正暗原色值；5)根据有雾图像的修正暗原色值计算有雾图像的优化透射率；6)根据有雾图像的优化透射率获取恢复图像。本发明得到的透射率更加准确，恢复图像去雾效果明显，具有对比度增强，色调真实自然的优点。可用于户外成像系统。
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公开(公告)号：CN110223251A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910473964.0
申请日：2019-06-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 适用于人工与自然光源的卷积神经网络水下图像复原方法。本发明公开了一种单幅水下图像复原方法，其方案是：构建环境光估计网络A-net、人工光源强度估计网络L-net和透射率估计网络T-net；获取一组深度图像集；随机生成透射率T、环境光A与人工光源强度L，合成水下图像集I；将I、T、A批量依次循环输入至A-net进行训练；将I、T、L批量依次循环输入至L-net进行训练；将I、T批量依次循环输入至T-net进行训练；将待处理的图像Ic输入到训练好的T-net，输出透射率Tc；将Ic、Tc分别输入到训练好的A-net及L-net，分别输出人工光源强度L和环境光Ac；根据Ic、Ac、L和Tc计算清晰图像Jc。本发明提高了图像清晰度、改善了图像色偏，减小了人工光源对图像复原的影响，可用于自然光或人工光源环境下的水下图像清晰化处理。
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公开(公告)号：CN107360344A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710502958.4
申请日：2017-06-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种监控视频快速去雾方法，主要解决现有技术计算复杂度高，去雾后图像细节模糊的问题。其方案是：在计算大气光时，将有雾图像进行上下对半划分，并对有雾图像的上半部分采用暗通道先验求取大气光；在计算单帧有雾图像的透射率时，采用改进的引入自适应参数的快速透射率估计方法对透射率进行估计；在视频处理流程上，采用相邻帧差法以区分出背景和前景变动部分，只对前景变动部分的透射率进行计算，并用前一帧相同位置处的透射率计算结果作为当前帧背景部分的透射率。本发明不仅减小了计算透射率时的复杂性，而且提高去雾后图像的细节清晰度。可用于对包含复杂运动目标且运动位移较大的监控场合。
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公开(公告)号：CN109584170B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811271076.2
申请日：2018-10-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种单幅水下图像复原方法，主要解决现有技术在处理水下图像时色偏校正和清晰化处理效果欠佳的问题。其方案是：在Caffe框架下分别构建环境光估计网络和透射率估计网络；获取一组深度图像集J和d(J)，随机生成透射率T和环境光A，合成水下图像集I；将I、A按批量依次循环输入至环境光估计网络进行训练；再将I、T按批量依次循环输入至透射率估计网络进行训练；将待处理的图像Ic输入至完成训练的神经网络，输出环境光Ac和透射率Tc；根据Ac和Tc计算得到清晰图像Jc。本发明提高了图像对比度并能校正色偏，其峰值信噪比、结构相似性和色差公式三个指标均优于现有技术，可用于水下图像的清晰化处理。
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公开(公告)号：CN110223251B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910473964.0
申请日：2019-06-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464
摘要： 适用于人工与自然光源的卷积神经网络水下图像复原方法。本发明公开了一种单幅水下图像复原方法，其方案是：构建环境光估计网络A‑net、人工光源强度估计网络L‑net和透射率估计网络T‑net；获取一组深度图像集；随机生成透射率T、环境光A与人工光源强度L，合成水下图像集I；将I、T、A批量依次循环输入至A‑net进行训练；将I、T、L批量依次循环输入至L‑net进行训练；将I、T批量依次循环输入至T‑net进行训练；将待处理的图像Ic输入到训练好的T‑net，输出透射率Tc；将Ic、Tc分别输入到训练好的A‑net及L‑net，分别输出人工光源强度L和环境光Ac；根据Ic、Ac、L和Tc计算清晰图像Jc。本发明提高了图像清晰度、改善了图像色偏，减小了人工光源对图像复原的影响，可用于自然光或人工光源环境下的水下图像清晰化处理。
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公开(公告)号：CN109584170A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811271076.2
申请日：2018-10-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种单幅水下图像复原方法，主要解决现有技术在处理水下图像时色偏校正和清晰化处理效果欠佳的问题。其方案是：在Caffe框架下分别构建环境光估计网络和透射率估计网络；获取一组深度图像集J和d(J)，随机生成透射率T和环境光A，合成水下图像集I；将I、A按批量依次循环输入至环境光估计网络进行训练；再将I、T按批量依次循环输入至透射率估计网络进行训练；将待处理的图像Ic输入至完成训练的神经网络，输出环境光Ac和透射率Tc；根据Ac和Tc计算得到清晰图像Jc。本发明提高了图像对比度并能校正色偏，其峰值信噪比、结构相似性和色差公式三个指标均优于现有技术，可用于水下图像的清晰化处理。
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公开(公告)号：CN106780390A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611223093.X
申请日：2016-12-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘分类加权融合的单幅图像去雾方法，主要解决现有技术对有雾图像的透射率估计不准确而导致去雾效果不理想的问题。其技术方案为：1)使用相机采集单幅有雾图像；2)对有雾图像的边缘进行分类，获取有雾图像的深度边缘；3)根据深度边缘将有雾图像划分为深度边缘区域和非深度边缘区域；4)利用深度边缘控制，在深度边缘区域和非深度边缘区域采用不同的方式计算有雾图像的修正暗原色值；5)根据有雾图像的修正暗原色值计算有雾图像的优化透射率；6)根据有雾图像的优化透射率获取恢复图像。本发明得到的透射率更加准确，恢复图像去雾效果明显，具有对比度增强，色调真实自然的优点。可用于户外成像系统。
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