-
公开(公告)号：CN110298800A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910559414.0
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种交通图像去雾综合评价方法，步骤1：获取雾霾天气下去雾前后的交通图像；步骤2：求取步骤1中获得的交通图像的对比度衡量指标ICI、自然度衡量指标CNI及图像色彩变化指标CRI；步骤3：利用步骤2得到的对比度衡量指标ICI、自然度衡量指标CNI及图像色彩变化指标CRI求取综合评价指标CRN。本发明采用对比度衡量、自然度衡量和色彩变化度衡量来提出一个综合评价指标，具有良好的评价效果，对图片去雾后的效果评价更加科学，也与人眼所观察到的结果相一致。
-
公开(公告)号：CN108765311A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810387861.8
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
CPC分类号： G06T5/003 , G06T3/4038 , G06T2207/20028 , G06T2207/20032 , G06T2207/30181
摘要： 本发明公开了一种基于随机游走聚类的多大气光值图像去雾方法，首先输入原始有雾图像，求取原始有雾图像的暗像素粗介质传输图和明像素粗介质传输图；其次将暗像素粗介质传输图和明像素粗介质传输图作为初始种子点构建随机游走模型，加入正则化参数得到最终的优化介质传输图；再次将原始有雾图像为先验来构建随机游走模型找到天空和实物的分界线，分别求取天空部分和实物部分的大气光值；最后还原优化介质传输图，在还原优化介质传输图时，分别还原天空部分和实物部分，并将天空部分还原图和实物部分还原图拼接起来，并且对拼接后的图像进行均值滤波，对分界线进行弱化，即得到最终的去雾图像。
-
公开(公告)号：CN108765310A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810387272.X
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/003 , G06T2207/30192
摘要： 本发明公开了基于多尺度窗口的自适应透射率修复图像去雾方法，首先获取含雾图像；对含雾图像使用8方向边缘检测算子进行边缘检测，判断是否为景深边缘；根据判别结果自适应的选择窗口大小来进行暗原色估计；根据暗原色估计图来求取大气光强；定义大气耗散函数；通过引导滤波器，得到边缘增强的暗原色估计图，也即大气耗散值；对大气耗散值进行修正，得到修正后的散射图(也即散射函数值)；根据大气光强和散射函数值得到投射率；将投射率带入去雾模型公式，得到去雾后图像；本发明有效减少了“halo”效应，并且该算法针对暗原色先验原理在诸如天空和白色物体等区域的不适用性进行了扩展，较好的解决了暗原色先验原理在明亮区域失效的问题。
-
公开(公告)号：CN108509906B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810277665.5
申请日：2018-03-30
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法，为无人机的图像识别判断做良好准备，本发明采用变换对图像进行投影，得到在变换后的投影点位置，进行捕捉，避免了变换中对点筛选的要求苛刻，降低了干扰因素的要求严格，提高了正确率。且具有人性化的适应能力，可以有人为经过测试与根据电脑硬件要求，进行手动调节识别的要求，降低硬件要求，提高工作效率，对投影后的图像光点进行捕捉，得到图像中道路直线，使其无人机航拍公路图像的道边与中线识别中获得的定位比较准确，具有良好的检测精度。
-
公开(公告)号：CN108765309A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810387076.2
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
CPC分类号： G06T5/003 , G06T7/136 , G06T2207/30181
摘要： 本发明公开了基于暗通道的线状自适应改进全局大气光的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下的雾霾图像，然后通过对图像的二值图像求取重心中心连线斜率的方法获得图像大气光变化角度θ，再求取沿大气光变化方向θ规律变化的线形大气光图，之后再通过大气散射模型求解无雾图像，输出处理后的雾霾天气下的有雾图像。本发明既满足了在浓雾或者景深较深情况下远处景物不失真，又保留了近处景物的细节，对后续的雾霾图像处理及信息提取尤为重要。
-
公开(公告)号：CN108509906A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810277665.5
申请日：2018-03-30
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法，为无人机的图像识别判断做良好准备，本发明采用变换对图像进行投影，得到在变换后的投影点位置，进行捕捉，避免了变换中对点筛选的要求苛刻，降低了干扰因素的要求严格，提高了正确率。且具有人性化的适应能力，可以有人为经过测试与根据电脑硬件要求，进行手动调节识别的要求，降低硬件要求，提高工作效率，对投影后的图像光点进行捕捉，得到图像中道路直线，使其无人机航拍公路图像的道边与中线识别中获得的定位比较准确，具有良好的检测精度。
-
公开(公告)号：CN108389175B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
-
公开(公告)号：CN110287885A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910559584.9
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种约束拐点线高速公路能见度检测方法，步骤1：获取雾霾天气下交通图像；步骤2：对步骤1中获得的交通图像进行约束，去除周围一圈像素点；步骤3：设置检测连续三个拐点的拐点线滤波器；步骤4：对约束的图片进行拐点线滤波，并求取拐点线的坐标值，步骤5：根据所求拐点线坐标求取雾霾能见度。本发明采用约束过的图片进行拐点线检测，可以获得更为精确的拐点线，改善了传统算法在拐点线检测时容易受到四周的红绿灯，绿化等像素的影响，获得更为精确的拐点线检测结果。
-
公开(公告)号：CN108389175A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
9 条记录 (耗时 0.022 秒)